Resumen

En la actual coyuntura económica, los cuerpos y fuerzas de seguridad se enfrentan a la escasez de recursos. Por ello, el uso eficaz y eficiente de unos recursos escasos es de suma importancia para ofrecer un servicio de seguridad pública de alto nivel. Los modelos de optimización adaptados específicamente a las necesidades de los organismos policiales pueden ayudar a mejorar su uso. El Problema Multicriterio de Repartición de Distritos Policiales (MC-PDP) en un gráfico se refiere a la definición de sectores de patrullaje adecuados en un distrito policial. El objetivo de este problema es dividir un grafo en subconjuntos convexos y continuos, garantizando al mismo tiempo la eficacia y el equilibrio de la carga de trabajo entre los subconjuntos. El modelo fue formulado originalmente en colaboración con el Cuerpo Nacional de Policía español. Proponemos para su solución tres algoritmos de búsqueda local: un Simple Hill Climbing, un Steepest Descent Hill Climbing, y un Tabu Search. Para mejorar sus capacidades de diversificación, todos los algoritmos implementan un procedimiento multiarranque, inicializado por soluciones codiciosas aleatorias. Los algoritmos se prueban empíricamente en un caso de estudio sobre el Distrito Centro de Madrid. Nuestros experimentos muestran que las soluciones identificadas por la novedosa búsqueda Tabu superan a los demás algoritmos. Finalmente, se dan pautas de investigación para futuros desarrollos en el MC-PDP.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Clima económico; fuerzas del orden; escasez de recursos; modelos de optimización; problema de la distribución de la policía; búsqueda tabú.
• Keywords:Economic climate; law enforcement agencies; resource shortages; optimization models; police districting problem; tabu search