Implementación de la operación localización-asignación para el módulo de análisis de redes de gvSIG
Algunos de los sistemas de información geográfica propietarios disponibles en el mercado permiten realizar complejos análisis sobre redes de transportes. El módulo de análisis de redes de gvSIG 1.12 no tiene incorporada la operación de localizacion asignación. El presente trabajo consiste en la implementación de estas capacidades en el sistema de información geográfica gvSIG versión 1.12, se implementaron alguna variantes de esta operación en el haciendo uso de algoritmos genéticos.
La localización-asignación posibilita la realización de análisis relacionados con una doble vertiente: la localización óptima de servicios, y la asignación de los puntos de demanda a esos servicios. Para esto se ofrecen dos tipos de soluciones relativamente sencillas: minimizar la impedancia y minimizar las facilidades (servicios).
Minimizar la impedancia: selecciona un número especificado de servicios localizados en posiciones tales que se consigue que el costo de acudir a ellos desde los puntos de demanda sea el mínimo.
Si se especifica un coste máximo, el algoritmo soluciona el típico problema de la localización óptima de almacenes, pues el transporte de mercancías hacia las tiendas debe considerar ese coste máximo.
Si no se indica un coste máximo, el algoritmo sirve para conocer cuál sería la ubicación óptima de servicios público tales como bibliotecas, hospitales…
Minimizar los servicios: selecciona el mínimo número de servicios para abastecer a la demanda, pero siempre dentro de un umbral definido por el usuario. Es un algoritmo diseñado para solucionar problemas en los que la impedancia tiene un máximo, como hospitales, parques de bomberos, o centrales de policía.
Para la implementación se tienen tres clases para funciones de evaluación, una para cada arista del problema, por lo que se dice que son tres los algoritmos genéticos implementados y se tiene la clase Location_AllocationAG, en la que se define la cantidad de genes que va a tener cada cromosoma de la población, esta coincide con la cantidad de puntos de demanda. También se definen los valores admisibles para cada gen, va desde cero hasta la cantidad de puntos de servicios menos uno, formando así los cromosomas donde el índice del gen significa el punto de demanda y el valor nos indica el punto de servicio al que se asignó. La población inicial escogida fue de 500, se crearon cromosomas iniciales con valores aleatorios dentro de los valores admisibles y el algoritmo tiene 1000 iteraciones, donde en cada iteración se evalúan los cromosomas para seleccionar los mejores y se le aplican los operadores del algoritmo genético en búsqueda de la mejor solución. Según el tipo de problema seleccionado llama a la clase correspondiente que tiene la función por la que se va a evaluar cada cromosoma de la población. La solución final es la asignación del mejor cromosoma.
Los beneficios de esta aplicación están dados por la posibilidad de utilizar operación localización-asignación en el módulo de análisis de redes de gvSIG 1.12. Los resultados fueron comprobados con la solución que brinda el ArcGIS 10.0 con la una red de la ciudad de sevilla utilizando los consejos populares como capa de demanda y los colegios públicos y privados como capa de servicio. En ambos sistemas se obtuvieron las mismas soluciones.
Ponencia realizada en las 11as Jornadas Internacionales gvSIG
