Heurísticas y metaheurísticas en el problema de localización de ambulancias en la zona metropolitana de Valencia

Abstract

[ES] Este estudio aborda el desafío de optimizar la ubicación de las ambulancias del Servicio de Atención Médica de Urgencia (SAMU) en la zona metropolitana de Valencia mediante el uso de algoritmos heurísticos y metaheurísticos. El problema surge de la limitación de recursos de emergencia en un extenso territorio con una alta demanda de asistencia. A través del análisis de un historial de llamadas de emergencia, se ha desarrollado una heurística constructiva que selecciona estratégicamente las ubicaciones de las bases de emergencia, teniendo en cuenta la densidad de llamadas y buscando lograr una distribución equitativa.

Para explorar nuevas soluciones, se ha creado una metaheurística que, al incorporar aleatoriedad, amplía el espacio de resultados posibles y mejora los ya obtenidos. Todos los cálculos y evaluaciones de desempeño se llevan a cabo mediante un simulador que modela con precisión los comportamientos del sistema de emergencias. Este enfoque contribuye a la optimización de la infraestructura de respuesta médica en el territorio, considerando la geografía y la distribución de la demanda de servicios de emergencia y mejorando así la eficacia del sistema.

[EN] This study addresses the challenge of optimizing the location of ambulances from the Emergency Medical Service (in Spanish, Servicio de Atención Médica Urgente: SAMU) in the metropolitan area of Valencia through the use of heuristic and metaheuristic algorithms. The problem arises from the limitation of emergency resources in an extensive territory with high demand for assistance. Through the analysis of an emergency call history, a constructive heuristic has been developed to strategically select the locations of emergency bases, considering call density and aiming for an equitable distribution. To explore new solutions, a metaheuristic has been created that, by incorporating randomness, expands the space of possible outcomes and improves those already obtained. All calculations and performance evaluations are carried out using a simulator that accurately models the behaviors of the emergency system. This approach contributes to optimizing the medical response infrastructure in the territory, considering the geography and distribution of emergency service demand, thereby enhancing the system’s effectiveness.