En este trabajo estudiamos el problema de localización minimax cuando no se conocen exactamente las coordenadas de los destinos, pero vienen especificadas por variables aleatorias con distribución conocida. Hemos analizado este problema bajo el criterio del valor esperado y el criterio de probabilidad máxima, por medio de la dominancia estocástica. Probamos, a través del concepto de valor esperado de información perfecta, que se puede obtener una reducción considerable de la distancia máxima cuando...
Se considera el problema de localización de centros de servicio sobre redes estocásticas, donde los puntos de demanda son cada uno de los puntos de los arcos, así como los nodos de la red y el tiempo de duración de los trayectos, sobre los arcos de la red, son variables aleatorias discretas con distribuciones de probabilidad conocidas. Bajo un conjunto particular de supuestos, se encuentra que siempre existe un conjunto de m puntos de la red que son puntos medios de los arcos, o nodos de la red,...
En este trabajo se propone un estimador para la función cuantil, basado en polinomios de Kantorovic, como estimador natural, y se prueba que su error absoluto medio es un infinitésimo de orden n. Mediante simulación se pone de manifiesto que dicho estimador conduce a una reducción sustancial del error absoluto medio frente a la función cuantil muestral y, por otra parte, se compara con el estimador basado en polinomios de Bernstein.
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