Diseño de un plan de alternativas de ruteo de Hubs huecos basado en un modelo de programación lineal para la empresa “efRouting”
El sector del transporte de carga en Florida enfrenta desafíos significativos relacionados con baja rentabilidad, especialmente en zonas de poca densidad de carga conocidas como Hubs huecos. En este sentido, efRouting, una empresa especializada en la planificación de rutas, enfrenta problemas especí...
- Autores:
-
Cuesta Vásquez, Giovanni de Jesús
Estrella Navarro, Carlos Eduardo
Maya Andrade, Valeria
Palencia Hadechny, Daniel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11979
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11979
- Palabra clave:
- Programación lineal
Industria de transporte
Programación lineal basada en escenarios
Hub
Hub hueco
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Design of a plan of route alternatives for low-profit hubs based on a linear programming model for the company "efRouting" |
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Berdugo Correa, Carmen Regina |
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El sector del transporte de carga en Florida enfrenta desafíos significativos relacionados con baja rentabilidad, especialmente en zonas de poca densidad de carga conocidas como Hubs huecos. En este sentido, efRouting, una empresa especializada en la planificación de rutas, enfrenta problemas específicos en la gestión y logística de estos Hubs. Se evaluaron diferentes metodologías como Large Neighborhood Search (LNS) y el algoritmo de Dijkstra, seleccionando finalmente la programación lineal bajo escenarios por su capacidad de adaptabilidad y eficiencia, utilizando Python y la librería PuLP para su desarrollo en la optimización de rutas. Mediante el análisis detallado de las deficiencias actuales, se realizó el diseño del modelo basado en la formulación de múltiples escenarios que buscan ofrecer soluciones adaptativas y eficientes. Entre los escenarios evaluados se encuentran la exclusión de Hubs con baja rentabilidad, la optimización de rutas mediante la reducción de distancias entre origen y destino, y la consideración de las preferencias individuales de los conductores. Cada escenario fue diseñado para abordar diferentes aspectos críticos del sistema de transporte, asegurando flexibilidad y adaptabilidad ante cambios operativos y de demanda. Las pruebas de validación muestran que el modelo desarrolla rutas óptimas y significativamente rentables, ofreciendo alternativas versátiles y coherentes en contextos prácticos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa de efRouting, sino que también contribuye a un servicio más personalizado y satisfactorio para sus clientes. En este sentido, se presenta una solución que es flexible y adaptativa y que, a su vez, permite mejorar el servicio y satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes de efRouting y la industria de transporte de carga. |
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Mediante el análisis detallado de las deficiencias actuales, se realizó el diseño del modelo basado en la formulación de múltiples escenarios que buscan ofrecer soluciones adaptativas y eficientes. Entre los escenarios evaluados se encuentran la exclusión de Hubs con baja rentabilidad, la optimización de rutas mediante la reducción de distancias entre origen y destino, y la consideración de las preferencias individuales de los conductores. Cada escenario fue diseñado para abordar diferentes aspectos críticos del sistema de transporte, asegurando flexibilidad y adaptabilidad ante cambios operativos y de demanda. Las pruebas de validación muestran que el modelo desarrolla rutas óptimas y significativamente rentables, ofreciendo alternativas versátiles y coherentes en contextos prácticos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa de efRouting, sino que también contribuye a un servicio más personalizado y satisfactorio para sus clientes. En este sentido, se presenta una solución que es flexible y adaptativa y que, a su vez, permite mejorar el servicio y satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes de efRouting y la industria de transporte de carga.The load transport sector in Florida faces significant challenges related to low profitability, especially in low-density load areas known as hollow Hubs. In this context, efRouting, a company specializing in route planning, faces specific problems in the management and logistics of these Hubs. Different methodologies such as Large Neighborhood Search (LNS) and Dijkstra's algorithm were evaluated, ultimately selecting scenario-based linear programming for its adaptability and efficiency, using Python and the PuLP library for route optimization. Through a detailed analysis of current deficiencies, the model's design was based on the formulation of multiple scenarios aimed at providing adaptive and efficient solutions. Among the evaluated scenarios are the exclusion of low-profitability Hubs, route optimization by reducing distances between origin and destination, and considering individual driver preferences. Each scenario was designed to address different critical aspects of the transportation system, ensuring flexibility and adaptability to operational and demand changes. Validation tests show that the model develops optimal and significantly profitable routes, offering versatile and consistent alternatives in practical contexts. This approach not only improves efRouting's operational efficiency but also contributes to a more personalized and satisfactory service for its customers. In this way, a solution is presented that is flexible and adaptive and, at the same time, allows for improving service and meeting the changing needs of efRouting's customers and the load transport industry.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2024Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Programación linealIndustria de transporteProgramación lineal basada en escenariosHubHub huecoDiseño de un plan de alternativas de ruteo de Hubs huecos basado en un modelo de programación lineal para la empresa “efRouting”Design of a plan of route alternatives for low-profit hubs based on a linear programming model for the company "efRouting"articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11979/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ORIGINALMapa Florida.jpegMapa Florida.jpegRuta de transporte de carga en Floridaimage/jpeg132130https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11979/1/Mapa%20Florida.jpegabf61816b2d905891fc0265d78d809a0MD51mapa_Florida.pdfmapa_Florida.pdfRuta de transporte de carga en Floridaapplication/pdf273888https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/11979/2/mapa_Florida.pdfb36b5cd31c8c73e47762a17d276d174dMD5210584/11979oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/119792024-06-12 10:05:28.392Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |