%0 Journal Article
%T Relajaci¨®n lagrangeana para el problema de particionamiento de ¨¢reas geogr¨¢ficas Lagrangean relaxation for the geographical partitioning problema
%A Juan Antonio D¨ªaz Garc¨ªa
%A Mar¨ªa Beatriz Bern¨¢be Loranca
%A Dolores Edwiges Luna Reyes
%A El¨ªas Olivares Ben¨ªtez
%J Revista de Matem¨¢tica Teor¨ªa y Aplicaciones
%D 2012
%I Centro de Investigaciones en Matem¨¢tica Pura y Aplicada (CIMPA)
%X Entre las metodolog¨ªas utilizadas en el particionamiento territorial, destacan los modelos de localizaci¨®n-asignaci¨®n (¡°locationallocation¡±) y los de particionamiento de conjuntos (¡°set partitioning¡±), que agrupan peque as ¨¢reas geogr¨¢ficas llamadas unidades b¨¢sicas en un n¨²mero dado de grupos geogr¨¢ficos m¨¢s grandes, denominados territorios. El problema de particionamiento territorial se modela como un problema de la p-mediana. Se utiliza un enfoque de relajaci¨®n Lagrangeana para obtener cotas inferiores de la soluci¨®n ¨®ptima y un procedimiento para la obtenci¨®n de cotas superiores. Para evaluar el desempe o de la metolog¨ªa propuesta, se utilizan instancias de dos ciudades de M¨¦xico. Los resultados obtenidos se comparan con otros m¨¦todos de particionamiento de la literatura. De acuerdo con los resultados obtenidos para estas instancias, utilizando distintos n¨²meros de grupos, se observa que se pueden obtener soluciones factibles de muy buena calidad con un esfuerzo computacional razonable. Among methodologies used in territory clustering, stand locationallocation and set partitioning models, to group small geographic areas, usually called ¡°basic units¡± into a given number of larger groups called ¡°territories¡±. The territory clustering problem is modeled as a p-median problem. A Lagrangean relaxation is used to obtain lower bounds to the optimal solution of the problem and a procedure is used to obtain upper bounds. In order to evaluate the performance of the proposed procedure, instances of two Mexico cities are used. The results obtained with the proposed method are compared to partitioning methods from the literature. According to the obtained results for the considered instances using different number of groups, optimal or near optimal solution are obtained with a reasonable amount of computer effort.
%K particionamiento
%K relajaci¨®n Lagrangena
%K heur¨ªsticas
%K partitioning
%K Lagrangean relaxation
%K heuristics
%U http://www.scielo.sa.cr/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1409-24332012000200004