Solución del problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas (vrpsd) mediante la metaheurística optimización por espiral

En la presente investigación se implementó la metaheurística denominada Optimización por Espiral para la solución del Problema de Ruteo de Vehículos con Demandas Estocásticas (VRPSD), con el enfoque a priori y la estrategia de reabastecimiento preventivo para un solo vehículo. Esta metaheurística, a...

Full description

Autores:
Gelves Tello, Natalia Alejandra
Mora Moreno, Ricardo Andrés
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/32688
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32688
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Ruteo De Vehículos; Demandas Estocásticas; Metaheurísticas; Optimización Por Espiral.
Vehicle Routing; Stochastic Demands; Metaheuristics; Spiral Optimization.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description En la presente investigación se implementó la metaheurística denominada Optimización por Espiral para la solución del Problema de Ruteo de Vehículos con Demandas Estocásticas (VRPSD), con el enfoque a priori y la estrategia de reabastecimiento preventivo para un solo vehículo. Esta metaheurística, aprovecha la geometría de las espirales logarítmicas para mejorar las estrategias de búsqueda de intensificación y diversificación. Para el mejoramiento del método, se realizó la inicialización de las rutas mediante la heurística del vecino más cercano y posteriormente se utilizó la mutación, un operador evolutivo y el intercambio 2-Opt, una heurística de búsqueda local, con el fin de mejorar las estrategias de búsqueda de diversificación e intensificación, respectivamente. Por otra parte, se realizó un diseño de experimentos , con el fin de determinar la influencia de cada factor en la función objetivo. Este análisis se llevó a cabo en 8 instancias diferentes, las cuales fueron diseñadas y desarrolladas en investigaciones realizadas previamente por otros autores. Posteriormente, se verificó el desempeño superior del algoritmo mejorado respecto al algoritmo estándar. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos con los arrojados por el algoritmo híbrido EPSO, con el objetivo de probar la eficiencia y eficacia del algoritmo desarrollado. Esta comparación evidenció que el método propuesto obtiene mejores resultados en todas las instancias, con mejoras de hasta el 5,71%. 1
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