Solución al problema de ruteo de vehículos con flota heterogénea (HFVRP) a partir de un algoritmo genético para operación de distribución en la empresa Blu Logistics S.A.S.

BLU LOGISTICS S.A.S. es una empresa de transporte de mercancía con sede principal en Barranquilla, la cual ha estado realizando la planeación de la asignación de vehículos y ruteo con un método empírico basado en la experiencia de los operarios. Esta estrategia, no es efectiva al momento de cumplir con los estándares de servicios establecidos por los directivos de la empresa, ocasionando sobrecostos en la operación. Al analizar esta situación, se determinó que el caso presentado es modelado como un problema de ruteo de vehículos con flota heterogénea. Para la obtención de soluciones, se propuso un algoritmo genético que permite un avance en el proceso de asignación de vehículos, ya que la codificación de las soluciones son generadas con base a un vector que reduce la capacidad ociosa y en el cruzamiento se explora el espacio de solución, generando hasta diez soluciones por cada par de padres. Así mismo, con el fin de generar soluciones de mejor calidad se minimizaron las distancias evaluando la función de ajuste con una matriz creada con los trayectos reales que deben recorrer los vehículos. En cuanto a los resultados obtenidos, se determinó que a medida que se incrementa el porcentaje de mutación de la población, se incrementan los tiempos de cálculo pero mejora la calidad de las soluciones, en los escenarios evaluados, se determinó que el mejor porcentaje de mutación es del 7%. De igual forma, se determinó que las mejores soluciones se encuentran, en el peor de los casos, antes de la generación 300, para un caso de 80 nodos. Por otra parte, se evaluó el comportamiento del sistema bajo distintas condiciones y se determinó que de entre los tres cruzamientos propuestos para la asignación, el mejor fue el segundo, de naturaleza secuencial.

• Autores: Márquez Acevedo, Erika Daniela
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7901
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/7901
• Palabra clave: HFVRP, algoritmo genético, ruteo de vehículos; HFVRP, genetic algorithm, vehicle routing
• License: Universidad del Norte