Diseño de una técnica de solución para el problema de construcción de horarios y programación de personal, en entornos de actividades múltiples, mediante un enfoque de simulación y optimización, considerando tiempos de traslado estocásticos y trabajadores heterogéneos
El problema de construcción de horarios y programación de personal en entornos de actividades múltiples (MCTCSP), considera un conjunto de clientes que demandan uno o más servicios en horarios y ubicaciones establecidas. El objetivo es minimizar la cantidad de trabajadores requeridos para satisfacer...
- Autores:
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Arellana D'Aleman, Juan Nicolás
Riveros Estupiñán, María Alejandra
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/38503
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/38503
- Palabra clave:
- Simheuristic
MCTCSP
Búsqueda tabú
Simulación de montecarlo
Simheuristic
MCTCSP
Tabu search
Montecarlo simulation
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Metaheurística
Modelos matemáticos
Procesos estocásticos
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | El problema de construcción de horarios y programación de personal en entornos de actividades múltiples (MCTCSP), considera un conjunto de clientes que demandan uno o más servicios en horarios y ubicaciones establecidas. El objetivo es minimizar la cantidad de trabajadores requeridos para satisfacer la demanda. Algunas aplicaciones de este problema están asociadas con la planeación de visitadores médicos y reparaciones a domicilio, entre otros. Este trabajo propone una extensión del MCTCSP contemplando trabajadores heterogéneos, es decir, con habilidades distintas y con tiempos de traslado estocásticos entre las ubicaciones geográficas de cada cliente. Se diseñó una meta heurística que resuelva la versión determinística del problema, en este caso una búsqueda Tabú, y fue integrada a un modelo de simulación de Montecarlo. En la hibridación, el modelo de simulación será usado para la construcción de la solución. En particular, se propone el uso de simheuristics. Para comparar la calidad de las soluciones se usaron cuatro indicadores de servicio, porcentaje de citas no cumplidas, total de tiempo tarde, total de tiempo ocioso y carga de trabajo. Los resultados demostraron la importancia de tener en cuenta los tiempos de traslado estocásticos en la construcción del problema, que permite tener una solución de mayor calidad en términos de los indicadores de servicio. En comparación con la Búsqueda Tabú, la simheuristic presenta una reducción del 20% en el porcentaje de citas no cumplidas, y las cargas de trabajo fueron balanceadas. |
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