Elena Valentina Gutiérrez

Districting Decisions in Home Health Care Services: Modeling and Case Study

Home health care (HHC) services are a growing segment in the global health care industry in which patients receive coordinated medical care at their homes. When designing the service, HHC providers face a set of logistics decisions that include the districting configuration of the coverage area. In HHC, the districting problem seeks to group small geographic basic units-BUs (i.e., city quarters) into districts with balanced workloads. In this work, we present a modeling approach for the problem that includes a mixed integer linear programming (MILP) formulation and a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). The MILP formulation solves instances up to 44 BUs, while the GRASP allows to solve instances up to 484 BUs in less than 2.52 min. Computational experiments performed with a set of real instances from a Colombian HHC provider, show that the GRASP can reduce workload imbalances in a 57%.

A Markov-Monte Carlo Simulation Model to Support Urban Planning Decisions: A Case Study for Medellín, Colombia

The identification of properties and land destinations are key factors in urban planning decisions, especially in rapid-growing urbanized cities. This information is vital for cadaster matters, property taxes calculations, and therefore for the financial sustainability of a city. In this work we present a Markov-Monte Carlo simulation model to predict changes in land destinations. First, a Markov chain is established to identify the transition finite-state matrix of property destinations, and then a Monte Carlo simulation model is used to predict the changes. We present a case study for the city of Medellin, Colombia, using historical information from the cadaster office from 2004 to 2016. Results obtained allow identifying the urban areas with the larger number of changes. Moreover, these results provide support for urban planning decisions related to workforce sizing and visits sequences to the identified areas.

Modelación y simulación de comportamientos humanos en situaciones de emergencia en un call center: una revisión crítica de literatura

En este trabajo se presenta una revision de literatura de la modelacion y simulacion de comportamientos humanos en situaciones de emergencia en un call center . Para la busqueda se consultaron bases de datos bibliograficas como Scopus, Sciencedirect, y Emerald entre otras, en las que, tras realizar un proceso estructurado de revision bibliografica, se encontraron mas de 50 articulos. La clasificacion de los articulos encontrados se hizo en cuatro categorias: (1) tipo de analisis, (2) tipo de emergencia, (3) tipo de entorno y (4) tipo de comportamiento. En los tipos de analisis de los articulos se encontro que la mayoria se enfocan en estudios estadisticos y heuristicos; los entornos analizados se enfocan principalmente en edificios de oficinas y de otros tipos como vivienda, y locales comerciales; el evento mas analizado es el incendio; y en cuanto al tipo de comportamiento se encuentra que son diversas las formas en las cuales las personas reaccionan ante eventos de emergencia. Se encuentra en la literatura consultada la caracterizacion de los posibles comportamientos de las personas que pueden tener en un evento de emergencia, esto con el fin de tener una aproximacion de tales comportamientos dentro de la simulacion de eventos de emergencia.