Resumen

Este artículo considera cómo asignar recursos físicos adicionales dentro de las terminales de aeropuertos. Se desarrolló un modelo de optimización para determinar dónde deberían colocarse los recursos adicionales para minimizar los tiempos de espera de los pasajeros. La función objetivo es estocástica y solo se puede evaluar utilizando simulación de eventos discretos. Dado que este modelo es estocástico y no lineal, se implementó y probó una metaheurística de Recocido Simulado (SA). El algoritmo de SA perturba repetidamente una solución de asignación de recursos utilizando uno de dos métodos. El primer método consiste en crear una nueva solución aleatoriamente en cada iteración, y el segundo método es una búsqueda local que se simula mediante cualquier movimiento de la solución actual elegida aleatoriamente en su vecindario. Las pruebas numéricas muestran que el enfoque aleatorio es el mejor, y se pueden obtener soluciones que son un 12.11% mejores.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Recursos; Terminales de aeropuerto; Modelo de optimización; Tiempos de espera de los pasajeros; Recocido Simulado; Metaheurística
• Keywords:Resources; Airport terminals; Optimization model; Passenger waiting times; Simulated Annealing; Metaheuristic