Localización de Ecopuntos urbanos como instalaciones semi-deseables

Abstract

El presente Trabajo Fin de Máster se centra en la elaboración de un modelo de localización de instalaciones semi-deseables, con el que se pretende realizar el análisis de la ubicación de instalaciones llamadas Ecopuntos en los distintos barrios de la ciudad de Sevilla, y compararlo posteriormente con la ubicación ya existente de estas instalaciones en la ciudad. Para ello, se ha desarrollado un modelo de Programación Lineal Entera Mixta (MILP) con un enfoque bi-objetivo, cuya función objetivo está compuesta por un objetivo relacionado con el coste de inversión de las instalaciones y otro que hace referencia a la minimización del nivel de insatisfacción que genera la instalación en los vecinos asignados a ésta, comprendido este último por factores tanto de aceptación como de rechazo. Para llevar a cabo la resolución del modelo, éste se ha implementado en el optimizador Gurobi, habiendo realizado el código en Python, del cual se han extraído los resultados para su posterior análisis. La resolución del modelo proporciona el número de Ecopuntos que deben abrirse, la ubicación de cada uno de ellos en los barrios de la ciudad de Sevilla, los barrios asignados a cada instalación y los valores de coste e insatisfacción de cada solución obtenida. Con los resultados obtenidos para la ubicación de estas instalaciones en los barrios de la ciudad de Sevilla, se demuestra que es posible aplicar el enfoque bi-objetivo en la resolución de problemas reales.

This thesis is focused on the development of a decision model for locating semi-desirable facilities, with the aim of analyzing the location of Ecopuntos facilities in different neighborhoods of the city of Seville and then comparing it with the existing location of these type of facilities in the city. In order to do that, a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model has been developed with a bi-objective approach, whose objective function is composed of an objective related to the investment cost of the facilities and another that refers to the minimization of the dissatisfaction level caused by facilities amongst residents assigned to them, consisting of both acceptance and rejection factors. In order to carry out the model resolution, it has been implemented in the mathematical programming solver Gurobi Optimizer, the code has been created in Python, from which results have been extracted for their future analysis. The resolution of the model provides the number of Ecopuntos to be opened, the location of each one of them in different neighborhoods of the city of Seville, neighborhoods assigned to each installation and the values of cost and dissatisfaction level for each solution obtained. The results obtained for the location of these installations in the neighborhoods of the city of Seville show that it is possible to apply the bi-objective approach to a real planning scenario.