Alternativa heurística MCM para problemas de ruteo de vehículos
El problema del ruteo de vehículos (VRP) implica una gran complejidad matemática para resolverlo. Esto dificulta su uso en organizaciones de tamaño pequeño y mediano, pues es necesario que inviertan para contar con software especializado y personal capacitado. Los métodos que se emplean para buscar...
- Autores:
-
Flores Flores, José Luis
Alvarez-Madrigal, Manuel
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/2635
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/2635
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Problema de Ruteo de vehículos
Métodos de optimización
Optimización combinatoria
Vehicle routing problem
Optimization methods
Combinatorial optimization
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El problema del ruteo de vehículos (VRP) implica una gran complejidad matemática para resolverlo. Esto dificulta su uso en organizaciones de tamaño pequeño y mediano, pues es necesario que inviertan para contar con software especializado y personal capacitado. Los métodos que se emplean para buscar una solución óptima al problema VRP inician con una solución factible que va mejorando. Esta solución factible inicial se genera al azar, por algún otro método, o bien se puede utilizar una solución proporcionada por el usuario. En este trabajo se presenta un algoritmo para obtener una solución factible al problema de VRP, llamado Método de entros de Masa (MCM). Este método es de fácil ejecución y su desempeño difiere poco de las soluciones finales generadas por algoritmos comerciales, así que pudiera utilizarse como una aproximación a la solución del problema. Esto ayuda a extender la aplicación del VRP |
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[1] G. B. Dantzig and J. H. Ramser, “The truck dispatchingproblem”, Management Science, Vol 6, pp. 80-91, 1959. [2] J-.F. Courdeau, G.Laporte, J.- Y. Potvin, and F. Semet, “A guide to Vehicle Routing Heuristics”, The Journal of the Operational Research Society, vol. 53, n° 5, pp. 512- 522, 2002. [3] J.- F. Cordeau, M. Gendreau, and G. A. Laporte, “ A tabu search heuristic for the periodic and multi-depot vehicle routing problems”, Networks, Vol. 30, pp. 105-119, 1997. [4] F. Glover, M. Laguna, and R. Martí, “Principles of Scatter Search”, European Journal of Operational Research, Vol. 169, pp. 359-372, 2006. [5] G. W. DePuy, G. E. Whitehouse, R. Moraga, and J. Using, The Meta-Raps Approach To Solve Combinatorial Problems. CiteSeerX, 2002. [6] L. Rocha, C. González, and J. Orjuela, “Una revisión al estado del arte del problema de ruteo de vehículos: Evolución histórica y métodos de solución”, Ingeniería, vol. 16, n° 2, pp. 35 - 55, 2011. [7] R. Resnick and K. S. Krane, Physics. New York: John Wiley & Sons, 2001. [8] P. Toth and D. Vigo, “The Vehicle Routing Problem”, Monographs on discrete mathematics and applications, Philadelphia, USA, Society of Industrial and Applied Mathematics (SIAM), pp. 109-149, 2002. [9] M. L. Balinzki and R. E. Quandt, “On an Integer Program for a Delivery Problem”, Operational Research, vol. 12, n° 2, pp. 300-304, 2002. Mencionado por J. Prawda. [10] W. W. Garvin, H. W. Crandall, J.B. John and R. A. Spellman, “Aplications of Linear Programming in the Oil Industry”, Management Science, vol. 3, pp. 407, 1957. Mencionado por J. Prawda. [11] G. Laporte, M. Gendreau, and A. Hertz, “An aproximation algorithm for the traveling salesman problem with time windows”, Institute for Operation Research and de Management Science – Operations Research, vol. 45, n° 4, pp. 639-641, 1998. [12] C. A. Contardo Vera, “Formulación y solución de un problema de ruteo de vehículos con demanda variable en tiempo real, trasbordos y ventanas de tiempo”, memoria para optar al título de ingeniero civil matemático, Departamento de Ingeniería Matemática, Universidad de Chile, Santiago de Chile, Chile, 2005. |
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Esta solución factible inicial se genera al azar, por algún otro método, o bien se puede utilizar una solución proporcionada por el usuario. En este trabajo se presenta un algoritmo para obtener una solución factible al problema de VRP, llamado Método de entros de Masa (MCM). Este método es de fácil ejecución y su desempeño difiere poco de las soluciones finales generadas por algoritmos comerciales, así que pudiera utilizarse como una aproximación a la solución del problema. Esto ayuda a extender la aplicación del VRPThe Vehicle Routing Problem (VRP) involves a major mathematical complexity to solve it. This impedes its use in small and medium size organizations, because an invest-ment in specialized software and trained per-sonnel is required. The methods used to find an optimal solution to the VRP start with an improving workable solution. This initial solu-tion can be generated randomly, calculated by some other method, or even a solution provid-ed by the user can also be used. In this paper, we present an algorithm to obtain a feasible solution to the problem of VRP called Mass Center Method (MCM). The method is easy to perform and its performance differs little from the final solutions generated by commercial algorithms, therefore, it could be used as an approximation to the solution of the problem. This can help to extend the application of the V R PFlores Flores, José Luis-13014a68-2dfe-46a4-b469-471cca443910-0Alvarez-Madrigal, Manuel-87a918b0-4388-4a7e-bca1-9335440cacce-0application/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 9, Núm. 2 (2013)INGE CUCINGE CUC[1] G. B. Dantzig and J. H. Ramser, “The truck dispatchingproblem”, Management Science, Vol 6, pp. 80-91, 1959.[2] J-.F. Courdeau, G.Laporte, J.- Y. Potvin, and F. Semet, “A guide to Vehicle Routing Heuristics”, The Journal of the Operational Research Society, vol. 53, n° 5, pp. 512- 522, 2002.[3] J.- F. Cordeau, M. Gendreau, and G. A. Laporte, “ A tabu search heuristic for the periodic and multi-depot vehicle routing problems”, Networks, Vol. 30, pp. 105-119, 1997.[4] F. Glover, M. Laguna, and R. Martí, “Principles of Scatter Search”, European Journal of Operational Research, Vol. 169, pp. 359-372, 2006.[5] G. W. DePuy, G. E. Whitehouse, R. Moraga, and J. Using, The Meta-Raps Approach To Solve Combinatorial Problems. CiteSeerX, 2002.[6] L. Rocha, C. González, and J. Orjuela, “Una revisión al estado del arte del problema de ruteo de vehículos: Evolución histórica y métodos de solución”, Ingeniería, vol. 16, n° 2, pp. 35 - 55, 2011.[7] R. Resnick and K. S. Krane, Physics. New York: John Wiley & Sons, 2001.[8] P. Toth and D. Vigo, “The Vehicle Routing Problem”, Monographs on discrete mathematics and applications, Philadelphia, USA, Society of Industrial and Applied Mathematics (SIAM), pp. 109-149, 2002.[9] M. L. Balinzki and R. E. Quandt, “On an Integer Program for a Delivery Problem”, Operational Research, vol. 12, n° 2, pp. 300-304, 2002. Mencionado por J. Prawda.[10] W. W. Garvin, H. W. Crandall, J.B. John and R. A. Spellman, “Aplications of Linear Programming in the Oil Industry”, Management Science, vol. 3, pp. 407, 1957. Mencionado por J. Prawda.[11] G. Laporte, M. Gendreau, and A. Hertz, “An aproximation algorithm for the traveling salesman problem with time windows”, Institute for Operation Research and de Management Science – Operations Research, vol. 45, n° 4, pp. 639-641, 1998.[12] C. A. Contardo Vera, “Formulación y solución de un problema de ruteo de vehículos con demanda variable en tiempo real, trasbordos y ventanas de tiempo”, memoria para optar al título de ingeniero civil matemático, Departamento de Ingeniería Matemática, Universidad de Chile, Santiago de Chile, Chile, 2005.INGE CUCINGE CUChttps://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/6Problema de Ruteo de vehículosMétodos de optimizaciónOptimización combinatoriaVehicle routing problemOptimization methodsCombinatorial optimizationAlternativa heurística MCM para problemas de ruteo de vehículosMCM heuristic alternative for vehicle routing problem-solvingArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINALAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdfAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdfapplication/pdf558448https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/cad46504-8d22-4a98-8bbd-28252dd97df5/download7aa5a8adafe4c3b5ad96005760af95baMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/de6aff1d-ebe7-4251-8111-e67038d6e453/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdf.jpgAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdf.jpgimage/jpeg50666https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/4d486d80-84d2-472b-ad39-859a1528d587/downloadd4b9d2093c6453b303f0b79b048cfbbbMD54TEXTAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdf.txtAlternativa Heurística MCM para Problemas de Ruteo de Vehículos.pdf.txttext/plain25052https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/11c5cdea-7f74-4e66-beec-59d32d8452fe/download5172bde6953c9818aa1445c2080052d8MD5511323/2635oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/26352024-09-17 14:24:38.618open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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 |