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OPTIMIZATION MODEL FOR THE RELOCATION OF DISTRIBUTION SITES OF ECONOMIC SUPPORT IN AREAS OF HIGH MARGINALIZATION

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ENERO-DICIEMBRE 2016   -  Volumen: 4 -  Páginas: [15 p.]

DOI:

https://doi.org/10.6036/MN8104

Autores:

INGRID LANDA CRUZ - DIANA SANCHEZ PARTIDA - ERIKA BAROJAS PAYAN - JOSE LUIS MARTINEZ FLORES

Materias:

  • ORGANIZACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (LOGISTICA )

Descargas:   70

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Fecha Recepción :   11 julio 2016

Fecha Evaluando :   10 noviembre 2016

Fecha Aceptación :   15 noviembre 2016


Palabras clave:
Pobreza, Zonas marginadas, Modelo Matemático, P-mediana, Optimización, Poverty, Fortunate Areas, Mathematical Model, P-median, Optimization.
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

En un mundo globalizado existen sectores geográficos donde se crea un rezago económico y social, estas situaciones nos permiten plantear áreas de oportunidad en el desarrollo de casos de estudio para la mejora de las mismas. Actualmente México busca erradicar la pobreza, por lo que se han creado programas sociales para ayudar a las zonas más marginadas en el país. El municipio La Perla cuenta con 46 localidades y se encuentra entre uno de los municipios con mayor índice de pobreza en el estado de Veracruz; se realizó una encuesta a algunos de los habitantes de las 46 localidades en donde se obtuvo que la localidad que mas tiempo recorre caminando para recoger los apoyos económicos que les otorga el gobierno mediante el programa de PROSPERA tarda de 200 a 180 min, mientras que la localidad que menos camina tarda 20 min en llegar debido a que dicha sede se encuentra en su misma localidad.
El objetivo principal de esta investigación es minimizar las distancias que deben recorrer los habitantes para recibir el apoyo económico en la sede que les corresponde, cabe mencionar que las actuales 5 sedes y las localidades asignadas a ellas respectivamente no fueron seleccionadas bajo ningún modelo matemático. El modelo matemático que se utilizó en el presente trabajo para la obtención de una mejora es P mediana programado en Lingo.
Se obtuvieron 3 panoramas diferentes con los cuales se realiza una comparación con respecto a las asignaciones actuales, desde el primer panorama en el que únicamente se pide al modelo la mejor ubicación de las 5 sedes para as 46 localidades, se logra observar un ahorro de casi el 50%.

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