Diseño y desarrollo de una aplicación para la planeación de rutas con condiciones de flota capacitada y ventanas de tiempo por medio de algoritmos heurísticos y metaheurísticos
El siguiente documento presenta el diseño y desarrollo de una aplicación de uso general para la realización de la planeación de rutas por medio de algoritmos heurísticos y metaheurísticos con condiciones de flota capacitada con carga homogénea y la capacidad de tener ventanas de tiempo tanto para lo...
- Autores:
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Suarez Pacheco, Juan David
Perez Gomez, Edixon Fabian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/6353
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/6353
- Palabra clave:
- Planeación de rutas
Logística
Algoritmos heurísticos
Algoritmos metaheurísticos
Clusterización
VRP
Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas
Logística en los negocios
Eeparto de mercancías - Innovaciones tecnológicas
Programación heurística
Route planning
Logistics
Heuristic algorithms
Metaheuristic algorithms
Clustering
VRP
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | El siguiente documento presenta el diseño y desarrollo de una aplicación de uso general para la realización de la planeación de rutas por medio de algoritmos heurísticos y metaheurísticos con condiciones de flota capacitada con carga homogénea y la capacidad de tener ventanas de tiempo tanto para los clientes como para la empresa además de estar programado en el lenguaje de Visual Basic for Applications en la aplicación de Excel de Microsoft®. Esta aplicación se desarrolló en 5 fases las cual comienza con la fase de entrada de información en la que el usuario puede ingresar la información referente tanto a la flota como a las necesidades (demanda) de los clientes. Una vez ingresada la información anterior, se continúa con la fase de geo-referenciacion, donde a través de Google Maps podemos establecer la ubicación de todos los clientes que se deseen tener en la planeación de rutas extrayendo distancias y tiempos reales. La siguiente etapa buscar relajar la creación de rutas a través de una fase de agrupación de clientes por medio del algoritmo de K-means y pasar a la fase de generación de solución inicial por medio de las heurísticas de construcción de Vecino más Cercano y Algoritmo de Ahorros. Por último, se mejora la solución encontrada con una fase de mejoramiento iterativo con ayuda del algoritmo metaheurístico Búsqueda Tabú y movimientos de vecindades de intercambio e inserción. |
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