Análise do impacto do agrupamento da demanda na qualidade da solução de problemas de localização de instalações.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Imai, Renata Akemi Marçal
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agrupamento da demanda; Demand aggregation; Facility location; Modelagem; Modelling; Problema de localização
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-20072023-134526/

Este trabalho trata da análise do impacto do agrupamento de pontos de demanda na qualidade da solução de problemas de localização. Foram desenvolvidos dois conjuntos de dados com localizações reais de farmácias no Brasil, a partir dos quais 18 instâncias do problema de localização de instalações com custo fixo foram criadas. São propostos dois métodos de agrupamentos de pontos de demanda: um que considera os limites geográficos do município e outro que emprega o algoritmo K-Means. Constatou-se que as soluções dos problemas com demanda agregada por município apresentam diferenças de 0,43%, enquanto os problemas com demanda agregada por K-Means apresentam diferenças de no máximo 0,03% com relação ao problema desagregado. Para identificar os municípios nos quais a alocação da demanda pudesse ser diferente entre os modelos agregados e o desagregado, utilizou-se o algoritmo DBSCAN Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise. Para analisar se o DBSCAN identifica adequadamente essas regiões, foram selecionadas quatro instâncias, sendo duas de cada conjunto. Em 3 das 4 instâncias analisadas, observou-se que o DBSCAN identificou as regiões do espaço nas quais a alocação de demanda é diferente entre modelos agregados e desagregados. Nestas mesmas instâncias, também se observou que as diferenças nos custos de transporte variam entre -84,99% e 662,90% no agrupamento por município e -23,25% e 110,31% no agrupamento por K-Means.