ALGORITMO MEMÉTICO PARA RESOLVER EL PROBLEMA DE ENRUTAMIENTO DE VEHÍCULOS CON CAPACIDAD LIMITADA (MEMETIC ALGORITHM FOR THE VEHICLE ROUTING PROBLEM)

El diseño de rutas eficientes para vehículos que visitan un número importante de destinos es un factor crítico para la competitividad de muchas compañías. El diseño de dichas rutas se conoce como el problema de enrutamiento de vehículos. El enrutamiento de vehículos hace parte de una categoría de pr...

Full description

Autores:
Jaramillo Posada, Juan Rodrigo
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/4852
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4852
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/510
Palabra clave:
enrutamiento de vehículos
ruteo de vehículos
algoritmos evolutivos
algoritmo memético
Búsqueda Tabú. Keywords
Vehicle Routing Problem
Evolutionary Algorithms
Memetic Algorithm
Tabu Search. Palavras-chave
Roteamento de veículo
Algoritmos evolutiv
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openAccess
License
Revista EIA - 2014
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description El diseño de rutas eficientes para vehículos que visitan un número importante de destinos es un factor crítico para la competitividad de muchas compañías. El diseño de dichas rutas se conoce como el problema de enrutamiento de vehículos. El enrutamiento de vehículos hace parte de una categoría de problemas conocida como NP-Difícil. Dado que el enrutamiento de vehículos es NP-Difícil, los diseños de rutas se hacen por medio de algoritmos de aproximación denominados metaheurísticos. El presente trabajo presenta un algoritmo memético que evoluciona utilizando un mecanismo inspirado en las mutaciones de los virus. Adicionalmente, el algoritmo utiliza la Búsqueda Tabú como mecanismo de intensificación. El algoritmo se evaluó utilizando un conjunto de reconocidas instancias de la literatura obteniendo resultados altamente favorables.Abstract: Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem is critical for the success of many companies. The Capacitated Vehicle Routing Problem belongs to the family of NP-Hard problems. Consequently, the development of Meta-heuristics is critical for its solution. This work presents a Memetic Algorithm inspired on virus mutation mechanisms. In addition, the algorithm uses Tabu Search for intensification purposes. The algorithm was evaluated using a well know set of instances from the literature. The results indicate that the algorithm performed well.Sumário: O desenho de rotas eficientes para veículos que visitam um número importante de destino é um fator crítico para a competitividade de muitas empresas. O desenho de estas rotas é conhecido como o problema de roteamento dos veículos. O roteamento dos veículos é parte duma categoria de problemas conhecida como NP-Difícil. Dado que o roteamento dos veículos é NP-Difícil, os desenhos de rotas fazem-se através de algoritmos de aproximação chamados meta-heurísticos. O presente trabalho apresenta um algoritmo memético que evolui utilizando um mecanismo inspirado das mutações dos vírus. Adicionalmente, o algoritmo utiliza a pesquisa tabu como mecanismo de intensificação. O algoritmo foi analisado utilizando um conjunto de reconhecidas instancias da literatura obtendo resultados altamente favorável.
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El algoritmo se evaluó utilizando un conjunto de reconocidas instancias de la literatura obteniendo resultados altamente favorables.Abstract: Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem is critical for the success of many companies. The Capacitated Vehicle Routing Problem belongs to the family of NP-Hard problems. Consequently, the development of Meta-heuristics is critical for its solution. This work presents a Memetic Algorithm inspired on virus mutation mechanisms. In addition, the algorithm uses Tabu Search for intensification purposes. The algorithm was evaluated using a well know set of instances from the literature. The results indicate that the algorithm performed well.Sumário: O desenho de rotas eficientes para veículos que visitam um número importante de destino é um fator crítico para a competitividade de muitas empresas. O desenho de estas rotas é conhecido como o problema de roteamento dos veículos. O roteamento dos veículos é parte duma categoria de problemas conhecida como NP-Difícil. Dado que o roteamento dos veículos é NP-Difícil, os desenhos de rotas fazem-se através de algoritmos de aproximação chamados meta-heurísticos. O presente trabalho apresenta um algoritmo memético que evolui utilizando um mecanismo inspirado das mutações dos vírus. Adicionalmente, o algoritmo utiliza a pesquisa tabu como mecanismo de intensificação. O algoritmo foi analisado utilizando um conjunto de reconhecidas instancias da literatura obtendo resultados altamente favorável.El diseño de rutas eficientes para vehículos que visitan un número importante de destinos es un factor crítico para la competitividad de muchas compañías. El diseño de dichas rutas se conoce como el problema de enrutamiento de vehículos. El enrutamiento de vehículos hace parte de una categoría de problemas conocida como NP-Difícil. Dado que el enrutamiento de vehículos es NP-Difícil, los diseños de rutas se hacen por medio de algoritmos de aproximación denominados metaheurísticos. El presente trabajo presenta un algoritmo memético que evoluciona utilizando un mecanismo inspirado en las mutaciones de los virus. Adicionalmente, el algoritmo utiliza la Búsqueda Tabú como mecanismo de intensificación. El algoritmo se evaluó utilizando un conjunto de reconocidas instancias de la literatura obteniendo resultados altamente favorables.Abstract: Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem is critical for the success of many companies. The Capacitated Vehicle Routing Problem belongs to the family of NP-Hard problems. Consequently, the development of Meta-heuristics is critical for its solution. This work presents a Memetic Algorithm inspired on virus mutation mechanisms. In addition, the algorithm uses Tabu Search for intensification purposes. The algorithm was evaluated using a well know set of instances from the literature. The results indicate that the algorithm performed well.Sumário: O desenho de rotas eficientes para veículos que visitam um número importante de destino é um fator crítico para a competitividade de muitas empresas. O desenho de estas rotas é conhecido como o problema de roteamento dos veículos. O roteamento dos veículos é parte duma categoria de problemas conhecida como NP-Difícil. Dado que o roteamento dos veículos é NP-Difícil, os desenhos de rotas fazem-se através de algoritmos de aproximação chamados meta-heurísticos. O presente trabalho apresenta um algoritmo memético que evolui utilizando um mecanismo inspirado das mutações dos vírus. Adicionalmente, o algoritmo utiliza a pesquisa tabu como mecanismo de intensificação. O algoritmo foi analisado utilizando um conjunto de reconhecidas instancias da literatura obtendo resultados altamente favorável.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2014https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/510enrutamiento de vehículosruteo de vehículosalgoritmos evolutivosalgoritmo meméticoBúsqueda Tabú. KeywordsVehicle Routing ProblemEvolutionary AlgorithmsMemetic AlgorithmTabu Search. Palavras-chaveRoteamento de veículoAlgoritmos evolutivALGORITMO MEMÉTICO PARA RESOLVER EL PROBLEMA DE ENRUTAMIENTO DE VEHÍCULOS CON CAPACIDAD LIMITADA (MEMETIC ALGORITHM FOR THE VEHICLE ROUTING PROBLEM)ALGORITMO MEMÉTICO PARA RESOLVER EL PROBLEMA DE ENRUTAMIENTO DE VEHÍCULOS CON CAPACIDAD LIMITADA (MEMETIC ALGORITHM FOR THE VEHICLE ROUTING PROBLEM)Artículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/510/498Núm. 20 , Año 201322201310Revista EIAPublicationOREORE.xmltext/xml2685https://repository.eia.edu.co/bitstreams/0566d023-2acd-4691-8288-a5c6aac688b2/downloade845fb774775c55f97453a6436b1ea4dMD5111190/4852oai:repository.eia.edu.co:11190/48522023-07-25 17:18:27.195https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Revista EIA - 2014metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.com