Problema de localización tipo Weber (GRG) Minimizar Σ wᵢ · dist((x_f,y_f),(xᵢ,yᵢ))

Ajustá manualmente la ubicación del centro candidato (x_f, y_f) con sliders. El costo total es la suma de las distancias euclídeas ponderadas por demanda. Abajo podés mover las posiciones y pesos de cada cliente. A la derecha:

Gráficas costo vs x_f e y_f.
Mapa (x,y): clientes y centro, tamaño ∝ wᵢ.
Superficie 3D de la función objetivo costo(x_f,y_f).

Centro candidato (x_f, y_f)

Movelo y mirá el impacto en costo total

Costo total actual = 0.00

x_f 0

y_f 0

Nota: las coordenadas del centro son las variables de decisión. La suma ponderada de distancias es la función objetivo a minimizar.

Sensibilidad y mapa espacial

Curvas de costo, plano euclídeo y superficie 3D

Costo total vs x_f y_f fijo = ?

Costo total vs y_f x_f fijo = ?

Plano (x, y) — clientes y centro Centro = ● azul Clientes = ● gris (tamaño ∝ wᵢ)

Superficie costo(x_f, y_f) Punto actual resaltado. Mostrando costo * (-1), para mayor claridad en la gráfica.

Clientes / Demanda

Mové ubicaciones (xᵢ, yᵢ) y pesos wᵢ de cada cliente.

Cliente	Posición en X	Posición en Y	Demanda wᵢ

Nota: En el Weber clásico, wᵢ representa demanda o “importancia” del cliente i. Minimizamos Σ wᵢ · distancia.