Un algoritmo metaheurístico basado en recocido simulado con espacio de búsqueda granular para el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad.
Consideramos el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es mini...
- Autores:
-
Escobar, John Willmer
Linfati, Rodrigo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad de Medellín
- Repositorio:
- Repositorio UDEM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udem.edu.co:11407/805
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11407/805
- Palabra clave:
- Problema de localización y ruteo
simulado y recocido
búsqueda granular: algoritmos metaheurísticos
heuristica
recocido simulado
algoritmos heuristicos
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Summary: | Consideramos el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos de abrir depósitos, de los costos de los vehículos usados, y de los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este paper, proponemos una metaheurística basada en simulado y recocido con espacio de búsqueda granular para resolver el problema CLRP. Experimentos computacionales en instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, dentro de tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad mostrando su eficacia. |
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