Localización óptima de servicios públicos

Abstract

El problema de localización óptima de instalaciones ha recibido una gran atención en la literatura de la investigación operativa en las últimas décadas debido a su importancia práctica y complejidad matemática. En particular, muchos sistemas relacionados con la prestación de servicios públicos pueden verse beneficiados por la adopción de modelos matemáticos de localización óptima para abordar el problema de diseño y rediseño de sus redes de atención. Tal es el caso, por ejemplo, de los sistemas de Centros de Atención Primaria de la Salud (CAPS), también conocidos como salas médicas o dispensarios. En este trabajo se propone una variante del problema de localización óptima, la cual se orienta a maximizar la demanda atendida en los diferentes centros a localizar. Adicionalmente se incluye una restricción relacionada con la distancia que se espera esté dispuesto a trasladarse el demandante, la cual, para algunas aplicaciones, puede ser una barrera a un acceso efectivo al servicio. La formulación se implementa en la plataforma de modelado algebraico GAMS y se testea con una instancia benchmark adaptada de la literatura. Se analizan los dos objetivos más relevantes de este tipo de problemas, el índice de cobertura de la demanda y los costos totales del sistema, junto con otros indicadores de desempeño.In recent decades, the capacitated facility location problem has received a great deal of attention in the operations research literature due to its practical importance and mathematical complexity. In particular, several systems related to the provision of public services can benefit by adopting mathematical models for facility location to address the design or redesign of their networks. This is the case, for example, of the selection of Primary Health Care Center locations, also known as dispensaries in the Argentinean healthcare system. In this work, we propose a variant of the capacitated facility location problem aimed at maximizing the satisfied demand in different centers to be located. Additionally, a restriction on the maximum expected distance to be traveled by the client is included in the model, which, for some applications, may be a barrier to an effective access to the service. The formulation is implemented in GAMS platform and tested using a benchmark instance adapted from the literature. Two relevant objectives for this type of problems are analyzed: the demand coverage index and the total cost of the system, together with other performance indicators.