Modelacion de una heuristica para el análisis del desempeño de un modelo deterministico de ruteo de vehículos multiples depósitos bajo un ambiente estocástico

En esta investigación se propone modelar una heurística para el análisis del desempeño de un modelo determinístico de ruteo de vehículos múltiples depósitos en un ambiente estocástico, en una empresa de acueducto del municipio de Uribia, Guajira, la cual se encarga de la distribución de agua potable...

Full description

Autores:
Martinez Carranza, Cristian Andres
Medina Turizo, Daniel Eduardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/4854
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/4854
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Ambiente estocástico
Clusterización
Colonias de hormigas
Simulación discreta
Diseño de experimentos
Stochastic environment
Clusterization
Colonies of ants
Discrete simulation
Design of experiments
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Description
Summary:En esta investigación se propone modelar una heurística para el análisis del desempeño de un modelo determinístico de ruteo de vehículos múltiples depósitos en un ambiente estocástico, en una empresa de acueducto del municipio de Uribia, Guajira, la cual se encarga de la distribución de agua potable a través de flotas de carro tanques para pequeñas comunidades indígenas del sector. Inicialmente se realiza una amplia revisión de la literatura de los VRP de tipo estocástico. Luego se realiza la modelación de un SMDVRP en tres etapas, la primera es un procedimiento de clusterización por depósitos bajo el criterio de mínima distancia recorrida, en la segunda se utiliza un método para la optimización de rutas de un (CVRP) basado en algoritmos de colonias de hormigas y en la tercera etapa se realiza la modelación estocástica del problema en base a dos variables de estudio. Por último se realiza un diseño de experimentos a los resultados obtenidos de la modelación del SVRP, para esto se definen unos factores de diseño con sus respectivos niveles, unos bloques de variabilidad y las variables de respuesta de interés del caso. El objetivo del diseño de experimentos para determinar qué factores son significativos de acuerdo con las variables de respuesta del caso y que ofrecen un mejor desempeño operacional del modelo de simulación estudiado. Los resultados obtenidos presentan un ahorro del 27% sobre los costos operacionales con respecto a la política de distribución actual que utiliza la empresa a la cual se hace el estudio.