| Title: | Spanish version of orloca package. Modelos de localizacion en investigacion operativa |
|---|---|
| Description: | Help and demo in Spanish of the orloca package. Ayuda y demo en espanol del paquete orloca. Objetos y metodos para manejar y resolver el problema de localizacion de suma minima, tambien conocido como problema de Fermat-Weber. El problema de localizacion de suma minima busca un punto tal que la suma ponderada de las distancias a los puntos de demanda se minimice. Vease "The Fermat-Weber location problem revisited" por Brimberg, Mathematical Programming, 1, pag. 71-76, 1995. <DOI: 10.1007/BF01592245>. Se usan algoritmos generales de optimizacion global para resolver el problema, junto con el metodo especifico Weiszfeld, vease "Sur le point pour lequel la Somme des distance de n points donnes est minimum", por Weiszfeld, Tohoku Mathematical Journal, First Series, 43, pag. 355-386, 1937 o "On the point for which the sum of the distances to n given points is minimum", por E. Weiszfeld y F. Plastria, Annals of Operations Research, 167, pg. 7-41, 2009. <DOI:10.1007/s10479-008-0352-z>. |
| Authors: | Manuel Munoz-Marquez [aut, cre] |
| Maintainer: | Manuel Munoz-Marquez <[email protected]> |
| License: | GPL (>= 3) |
| Version: | 5.5 |
| Built: | 2025-04-01 13:53:16 UTC |
| Source: | https://github.com/cran/orloca.es |
Ayuda y demo en español del paquete orloca.
Objetos y métodos para manejar y resolver el problema de localización de suma ponderada mínima, también conocido como problema de Fermat-Weber.
El problema de localización de suma mínima busca un punto tal que la suma ponderada de las distancias a los puntos de demanda se minimice. Véase "The Fermat-Weber location problem revisited" por Brimberg, Mathematical Programming, 1, pag. 71-76, 1995. <DOI: 10.1007/BF01592245>.
Se usan algoritmos generales de optimización global para resolver el problema, junto con el método adhoc Weiszfeld, véase "Sur le point pour lequel la Somme des distance de n points donnes est minimum", por Weiszfeld, Tohoku Mathematical Journal, First Series, 43, pag. 355-386, 1937 o "On the point for which the sum of the distances to n given points is minimum", por E. Weiszfeld y F. Plastria, Annals of Operations Research, 167, pg. 7-41, 2009. <DOI:10.1007/s10479-008-0352-z>.
Package: orloca.es Type: Package Version: 5.5 Date: 2025-04-01 License: GPL (>= 3)
El paquete proporciona una clase, loca.p, que representa un problema de localización con un conjunto finito de puntos de demanda sobre el plano. También es posible representar los puntos y la función objetivo. Dicha función objetivo representa la suma de los desplazamientos de los usuarios al servicio.
El problema de localización no plano será abordado en futuras versiones del paquete.
Para una demostración, cargue el paquete con library(orloca.es) y use demo(orloca).
El paquete está preparado para su internacionalización. Las traducciones de los ficheros .mo recibidas serán añadidas en próximas versiones del paquete.
Manuel Munoz-Marquez <[email protected]>
Mantenedor: Manuel Munoz-Marquez <[email protected]>
[1] Brimberg, J. The Fermat-Weber location problem revisited, Mathematical Programming, 1, pg. 71-76, 1995. doi:10.1007/BF01592245.
[2] Love, R. F., Morris, J. G., Wesolowsky, G. O. Facilities Location: Chapter 2: Introduction to Single-Facility Location, 1988, North-Holland
[3] http://knuth.uca.es/orloca/
For the English version of the package see orloca-package.
# Un objeto loca.p no ponderado
o <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Calcula la funcion objetivo en el punto (3, 4)
zsum(o, 3, 4)
# Calcula ls suma de las distancias al punto (3, 4) usando la norma lp
zsum(o, 3, 4, lp=2.5)
# Resuelve el problema de localizacion
zsummin(o)
# Curvas de nivel
contour(o)
# Ejecuta una demo del paquete
demo(orloca)
El conjunto de datos 'andalusia' tiene 12 filas y 4 columnas, que son la posición geográfica de las capitales de provincia andaluzas.
name: El nombre de una ciudad o de una etiqueta relativa de posición
x: La coordenada x de los puntos
y: La coordenada y de los puntos
city: Si yes entonces el punto es una ciudad, en otro caso es un límite.
data('andalusia')
Los datos se han tomado de wikipedia.
Véase también orloca.es-package.
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la segunda como la coordenada y, y la tercera (si se ha suministrado) serán los valores de w.
El data.frame a convertir a loca.p debe tener al menos una columna x para la coordenada x, y una columna y para la coordenada y.
Opcionalmente, puede tener una columna w para los valores de w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix o el data.frame a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la
segunda como la coordenada y, y la tercera, si se ha suministrado,
serán los valores de los pesos w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la segunda como la coordenada y, y la tercera (si se ha suministrado) serán los valores de w.
El data.frame a convertir a loca.p debe tener al menos una columna x para la coordenada x, y una columna y para la coordenada y.
Opcionalmente, puede tener una columna w para los valores de w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la segunda como la coordenada y, y la tercera (si se ha suministrado) serán los valores de w.
El data.frame a convertir a loca.p debe tener al menos una columna x para la coordenada x, y una columna y para la coordenada y.
Opcionalmente, puede tener una columna w para los valores de w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la segunda como la coordenada y, y la tercera (si se ha suministrado) serán los valores de w.
El data.frame a convertir a loca.p debe tener al menos una columna x para la coordenada x, y una columna y para la coordenada y.
Opcionalmente, puede tener una columna w para los valores de w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
Conversiones entre la clase loca.p y algunas otras
es el objeto a convertir a la nueva clase.
Sin uso.
Sin uso.
Otros argumentos, sin uso.
Si el argumento tiene un valor válido devuelve un nuevo objeto de la nueva clase.
Métodos para convertir desde y a la clase loca.p.
No se permiten valores NA en ningún argumento.
La matrix a convertir en loca.p debe tener al menos dos columnas.
La primera será considerada como la coordenada x, y la segunda como la coordenada y, y la tercera (si se ha suministrado) serán los valores de w.
El data.frame a convertir a loca.p debe tener al menos una columna x para la coordenada x, y una columna y para la coordenada y.
Opcionalmente, puede tener una columna w para los valores de w.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Conversion a matrix m <- as.matrix(loca)
# Muestra la matrix m
# Conversion desde matrix as.loca.p(m)
Véase también loca.p
contour proporcionan la representación gráfica de la función del problema min-sum (zsum).
## Método S3 para la clase 'loca.p'
contour(x, lp = numeric(0), xmin = min(min(x@x), xleft), xmax = max(max(x@x), xright), ymin = min(min(x@y), ybottom), ymax = max(max(x@y), ytop), n = 100, img = NULL, xleft = min(x@x), ybottom = min(x@y), xright = max(x@x), ytop = max(x@y), ...)
El objeto loca.p para calcular el objetivo.
Si se proporciona, entonces se usa la norma en vez de la euclídea.
El valor mínimo del eje x.
El valor máximo del eje x.
El valor mínimo del eje y.
El valor máximo del eje y.
El número de divisiones para la rejilla.
Una imagen en formato raster para el fondo.
Posición del borde izquierdo de la imagen.
Posición del borde inferior de la imagen.
Posición del borde derecho de la imagen.
Posición del borde superior de la imagen.
Otras opciones.
Si entonces no es norma, por
tanto, sólo es válido.
La función contour.loca.p representa un
gráfico de curvas de nivel de la función
min-sum (zsum).
Véase también orloca.es-package, plot.loca.p y loca.p.
# Un objeto loca.p sin pesos
loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# El grafico de curvas de nivel de la fucion min-sum para el objeto
contour(loca)
La función objetivo para el problema de localización min-sum.
distsum(o, x=0, y=0, lp=numeric(0))
Un objeto de la clase loca.p
La coordenada x del punto a ser evaluado
La coordenada y del punto a ser evaluado
Si se proporciona, entonces se usa la norma en vez
de la euclídea
distsum devuelve la función objetivo para el
problema de localización min-sum, , donde es la
distancia euclídea o la distancia entre y .
La función zsum está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
Véase también orloca.es-package y distsummin.
# Un nuevo objeto loca.p sin pesos loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Evaluacion de distsum en (0, 0) distsum(loca)
# Evaluacion de distsum at (1, 3) distsum(loca, 1, 3)
# Calculo de la fucion objetivo en el punto (3, 4) usando la norma lp con p = 2.5 distsum(loca, 3, 4, lp=2.5)
# La funcion gradiente en (1,3) distsumgra(loca, 1, 3)
distsumgra calcula el
gradiente de la fución distsum
distsumgra(o, x = 0, y = 0, lp = numeric(0), partial = F)
Un objeto de clase loca.p.
La coordenada x del punto a evaluar.
La coordenada y del punto a evaluar.
Si se proporciona, la norma será usada en vez de
la norma euclídea.
Si (x,y) es un punto de demanda partial=T
significa que se ignore dicho punto para el cálculo del
gradiente. Esta opción es principalmente para uso interno.
distsumgra devuelve el vector gradiente de la función
min-sum del problema de localización, , donde da la distancia
euclídea o la distancia entre y el punto .
La función zsumgra está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
# Un nuevo objeto loca.p no ponderado loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Evaluacion de distsum en (0, 0) distsum(loca)
# Evaluacion de distsum en (1, 3) distsum(loca, 1, 3)
# Calculo de la funcion objetivo en el punto (3, 4) usando la norma lp con p = 2.5 distsum(loca, 3, 4, lp=2.5)
# El gradiente de la funcion en el punto (1,3) distsumgra(loca, 1, 3)
Véase orloca-package y distsum.
La función distsummin para la norma
euclídea (). Principalmente para uso interno.
distsuml2min(o, x=0, y=0, max.iter=100, eps=0.001, verbose=FALSE, algorithm="Weiszfeld", ...)
Un objeto de la clase loca.p.
La coordenada x del punto inicial.
La coordenada y del punto inicial.
Número máximo de iteraciones permitido.
La norma del gradiente en la regla de parada.
Si es TRUE la función proporciona salida detallada.
El algoritmo a utilizar. Los valores válidos son: "gradient" para un algoritmo de gradiente, "search" para un algoritmo de búsqueda local (esta opción está obsoleta), "Weiszfeld" para el algoritmo de Weiszfeld o cualquiera de los métodos válidos para la función optim, a saber, "Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN". "Weiszfeld" es el valor por defecto.
Otras opciones para los algoritmos de optimización.
distsummin devuelve un vector con las coordenadas del punto solución.
Los algoritmos de Weiszfeld y gradiente incluyen un test de optimalidad para los puntos de demanda. El algoritmo de Weiszfeld también implementa un test de convergencia lenta y un procedimiento acelerador.
Si entonces no es una norma, por ello, solo se
admiten valores .
es la norma euclídea, cuando
distsumlpmin es igual a distsuml2min. Pero los
cálculos involucrados en la primera forma son mucho
mayores.
max.iter en el algoritmo SANN es el número de evaluaciones de la función objetivo, por lo que este método requiere de valores grandes de max.iter para alcanzar el óptimo.
La función zsuml2min está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
Vea también orloca.es-package, loca.p y distsum.
Las funciones distsum y distsumgra con norma
. Principalmente para uso interno.
distsumlp(o, x=0, y=0, p=2) distsumlpgra(o, x=0, y=0, p=2, partial=F)
Un objeto de clase loca.p.
La coordenada x del punto a ser evaluado.
La coordenada y del punto a ser evaluado.
La norma a usar.
Si (x,y) es un punto de demanda, partial=T
significa que se ignore dicho punto para el cálculo del
gradiente. Principalmente para uso interno.
distsumlp devuelve el valor de la función objetivo
del problema de localización min-sum con norma
, , donde es la distancia entre y el punto
usando la norma .
distsumlpgra devuelve el vector gradiente de la función distsumlp.
Si entonces no es una norma, por tanto, sólo valores
son válidos.
Dado que es la norma euclídea, cuando
distsumlp es igual a distsum, y distsumlpgra es igual a
distsumgra. Pero los cálculos necesarios son
mayores para la primera forma.
La función zsumlp está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
Véase también distsum, orloca.es-package y distsumlpmin.
La función distsummin con norma
. Principalmente para uso interno.
distsumlpmin(o, x=0, y=0, p=2, max.iter=100, eps=1.e-3, verbose=FALSE, algorithm="Weiszfeld", ...)
Un objeto de la clase loca.p.
La coordenada x del punto inicial.
La coordenada y del punto inicial.
Valor de p para la norma .
Número máximo de iteraciones permitido.
El módulo del gradiente para la regla de parada.
Si es TRUE la función proporciona salida detallada.
El algoritmo a utilizar. Para esta versión del paquete, los valores válidos son: "gradient" para un algoritmo de gradiente, "search" para un algoritmo de búsqueda local (esta opción está obsoleta), "Weiszfeld" para el algoritmo de Weiszfeld o cualquiera de los métodos válidos para la función optim, a saber, "Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN". "Weiszfeld" es el valor por defecto.
Otras opciones para los algoritmos de optimización.
Si entonces no es una norma, por tanto,
sólo valores son válidos.
Dado que es la norma euclídea, para
distsumlpmin es equivalente a distsummin. Pero los
cálculos involucrados son mayores en la primera forma.
La función zsumlpmin está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
distsummin devuelve un vector con las coordenadas del punto solución.
# Un nuevo objeto loca.p loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Calcular el minimo sol<-distsummin(loca)
# Mostrar el resultado sol
# Evaluar la funcion en el punto solucion distsum(loca, sol[1], sol[2])
Véase también distsummin, orloca.es-package, loca.p y distsum.
Resuelve el problema de localización min-sum para un objeto dado de la clase loca.p.
distsummin(o, x=0, y=0, lp=numeric(0), max.iter=100, eps=1.e-3, verbose=FALSE, algorithm="Weiszfeld", ...)
Un objeto de la clase loca.p.
La coordenada x del punto inicial.
La coordenada y del punto inicial.
Si se proporciona, la norma se usa en vez de la norma euclídea.
Número máximo de iteraciones permitido.
La norma del gradiente en la regla de parada.
Si es TRUE la función proporciona salida detallada.
El algoritmo a utilizar. En esta versión del paquete los valores válidos son: "gradient" o "g" para el método basado en gradiente, "search" o "s" para el método de búsqueda local, "ucminf" o "u" para usar optimizar usando ucminf del paquete ucminf, y "weiszfeld" o "w" para el método de Weiszfeld o cualquier otro método válido para la función optim, ahora "Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN". "weiszfeld" es el valor por defecto.
Otras opciones para los algoritmos de optimización.
Los algoritmos de Weiszfeld y gradiente incluyen un test de optimalidad para los puntos de demanda. El algoritmo de Weiszfeld también implementa un test de convergencia lenta y un procedimiento acelerador.
Si entonces no es una norma, por tanto,
sólo es válido.
es la norma euclídea, cuando
distsumlpmin es igual a distsuml2min. Pero los
cálculos involucrados en la primera forma son mucho
mayores.
max.iter en el algoritmo SANN es el número de evaluaciones de la función objetivo, por lo que este método requiere de valores grandes de max.iter para alcanzar el óptimo.
La función zsummin está marcada como obsoleta y será borrada de nuevas versiones del paquete.
distsummin devuelve un vector con las coordenadas del punto solución.
Véase también orloca.es-package, loca.p y distsum.
# Un objeto loca.p sin pesos loca <- new("loca.p", x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1)) # Calcula el minimo sol <- distsummin(loca) # Muestra el resultado sol # Evaluacion de la funcion objetivo en el punto solucion distsum(loca, sol[1], sol[2])# Un objeto loca.p sin pesos loca <- new("loca.p", x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1)) # Calcula el minimo sol <- distsummin(loca) # Muestra el resultado sol # Evaluacion de la funcion objetivo en el punto solucion distsum(loca, sol[1], sol[2])
Un objeto de la clase loca.p representa un problema de
localización ponderado con un conjunto finito de
puntos de demanda en el plano.
El orloca.es-package está principalmente
dedicado a abordar problemas de localización plana.
es un vector con las coordenadas x de los puntos de demanda
es un vector con las coordenadas y de los puntos de demanda
es un vector de pesos de los puntos de demanda. Si w se omite
entonces todos los pesos se consideran iguales a 1
Si se explicita, es la etiqueta del nuevo objeto
El principal generador es loca.p(x, y, w = numeric(0), label = "") o alternativamente new("loca.p", x, y, w = numeric(0), label = "").
Las longitudes de los vectores x e y deben ser iguales. La longitud de w debe ser igual a los anteriores o 0. Los valores NA no están permitidos en ninguno de los argumentos.
Si los argumentos son valores válidos, devuelve un objeto de la clase
loca.p, en caso contrario devuelve un error.
summary(x) devuelve un resumen del objeto x de la clase loca.p y
print(x) imprime el objeto x de la clase loca.p
en formato tabla.
Véase también orloca.es-package.
# Un objeto loca.p sin pesos loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# o loca <- new("loca.p", x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# Un ejemplo con pesos y nombre locb <- new("loca.p", x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1), w = c(1, 2, 1, 2), label = "Caso Ponderado")
persp proporciona la representación gráfica de la función objetivo del problema min-sum (distsum).
## Metodo S3 para la clase loca.p
persp(x, lp=numeric(0), xmin=min(x@x), xmax=max(x@x), ymin=min(x@y), ymax=max(x@y), n=10, ...)
El objeto loca.p para calcular el objetivo
Si se proporciona, entonces se usa la norma en vez de la euclídea
El valor mínimo del eje x
El valor máximo del eje x
El valor mínimo del eje y
El valor máximo del eje y
El número de divisiones para la rejilla
Otras opciones
Si entonces no es norma, por tanto, sólo es válido.
Un gráfico 3D de la función min-sum.
Véase también orloca.es-package, plot.loca.p y loca.p.
# Un objeto loca.p sin pesos loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# El grafico 3D del objeto loca.p persp(loca)
Este método proporciona una representación gráfica de un objeto de la clase loca.p.
## Metodo S3 para la clase 'loca.p'
plot(x, xlab = "", ylab = "", main = gettext("Plot of loca.p object", domain = "R-orloca"), img = NULL, xlim = c(min(xleft, min(x@x)), max(xright, max(x@x))), ylim = c(min(ybottom, min(x@y)), max(ytop, max(x@y))), xleft = min(x@x), ybottom = min(x@y), xright = max(x@x), ytop = max(x@y), ...)
El objeto loca.p a representar.
La etiqueta para el eje x.
La etiqueta para el eje y.
El título principal del gráfico.
Una imagen en formato raster para el fondo.
Límite sobre el eje x del gráfico.
Límite sobre el eje y del gráfico.
Posición del borde izquierdo de la imagen.
Posición del borde inferior de la imagen.
Posición del borde derecho de la imagen.
Posición del borde superior de la imagen.
Otras opciones gráficas.
Gráfico de los puntos de demanda con límites de evaluación automáticos.
La representación gráfica de los puntos de demanda.
Véase también orloca.es-package,
loca.p y plot.
# Un objeto de la clase loca.p sin pesos loca <- loca.p(x = c(-1, 1, 1, -1), y = c(-1, -1, 1, 1))
# El grafico del objeto loca.p plot(loca)
Devuelve una instancia aleatoria de un objeto de la clase
loca.p en una región dada.
rloca.p(n, xmin = 0, xmax = 1, ymin = 0, ymax = 1, groups = 0, xgmin = xmin, xgmax = xmax, ygmin = ymin, ygmax = ymax)
El número de puntos de demanda.
Mínimo valor para la coordenada x de los puntos de demanda.
Máximo valor para la coordenada x de los puntos de demanda.
Mínimo valor para la coordenada y de los puntos de demanda.
Máximo valor para la coordenada y de los puntos de demanda.
El número de grupos (de aproximadamente
igual tamaño) o una lista con los tamaños de los
grupos a generar. En el segundo caso n se ignora.
Mínimo valor para la coordenada x de los puntos de demanda respecto del punto referencia del grupo.
Máximo valor para la coordenada x de los puntos de demanda respecto del punto referencia del grupo.
Mínimo valor para la coordenada y de los puntos de demanda respecto del punto referencia del grupo.
Máximo valor para la coordenada y de los puntos de demanda respecto del punto referencia del grupo.
n debe ser al menos 1.
xmin debe ser menor o igual que xmax.
ymin debe ser menor o igual que ymax.
Cuando se suministra valor no nulo para groups los puntos se generan en
dos fases, en la primera se genera un punto de referencia, en la
segunda se genera un desplazamiento sobre dicho punto de referencia
que se suma a éste.
Obsérvese que groups = 1 no es equivalente a
groups = 0, debido a que en el primer caso se genera
un punto de referencia en la primera etapa.
Si los argumentos son valores válidos, devuelve un nuevo objeto de la clase
loca_p, en otro caso informa de un error.
Véase también orloca-package y loca.p
# Un objeto aleatorio loca.p en el cuadrado unidad con 5 puntos de demanda rloca.p(5)
# En otra region rloca.p(10, xmin=-2, xmax=2, ymin=-2, ymax=2)
# Cinco grupos rloca.p(48, groups=5)
# Tres grupos de distinto tamano rloca.p(1, groups=c(10, 7, 2))
La función zsumgra esta obsoleta y podría ser suprimida en sucesivas versiones del paquete. Use distsumgra en su lugar.
zsumgra(...)zsumgra(...)
... |
Parámetros pasados a distsumgra |
La función zsummin esta obsoleta y podría ser suprimida en sucesivas versiones del paquete. Use distsummin en su lugar.
zsummin(...)zsummin(...)
... |
Parámetros pasados a distsummin |