Colonia de hormigas, fundamentacion teorica y aplicacion en la optimizacion de sistemas logisticos de ruteo con intervalos de recepcion y tiempos de atencion maxima
El presente trabajo expone la utilización de la metodología conocida como Optimización por Colonia de Hormigas(OCH), en la construcción de un algoritmo para resolver un problema de ruteo multiobjetivo. Este trabajo no pretende ser una creación novedosa, sino una ejemplificación de la utilización de...
- Autores:
-
Tolosa Baron, Jose Luis
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2005
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/17491
- Palabra clave:
- Optimización por colonia de Hormigas (OCH)
Optimización multiobjetivo
Optimo pareto
Frente pareto
Heurísticas
feromona
Ruteo
Ant Colony Optimization
Multiobjective optimization
Pareto optimal
Heuristic
Pheromone
Routing
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Summary: | El presente trabajo expone la utilización de la metodología conocida como Optimización por Colonia de Hormigas(OCH), en la construcción de un algoritmo para resolver un problema de ruteo multiobjetivo. Este trabajo no pretende ser una creación novedosa, sino una ejemplificación de la utilización de algoritmos de OCH en la construcción de algoritmos particulares de ruteo. El problema enfrentado plantea la necesidad de encontrar las rutas que debe seguir una flota de camiones para satisfacer las demandas particulares de un grupo de clientes que determina un intervalo de tiempo (ventana) para ser atendidos, mientras se optimizan cuatro funciones objetivo, numero de camiones, distancia recorrida, tiempo total empleado y tiempo de atención máximo. La metodología aplicada contempla una revisión bibliografica extensa de los problemas de ruteo, la creación de un modelo matemático, la creación de un algoritmo matemático, el estudio estadístico encaminado a determinar los parámetros que mas influyen en la calidad de las respuestas obtenidas por el algoritmo y la determinación de los valores óptimos para los cuales el desempeño del algoritmo es mayor. Como una nueva propuesta, el presente trabajo aplica conceptos del algoritmo Mejor/Peor hormiga y además integra conceptos de búsqueda multiobjetivo en una colonia de hormigas que construye soluciones en un tiempo virtual lineal (todas las hormigas parten a la vez). El algoritmo obtenido ha sido probado hasta el momento en una sola instancia con la cual fueron ajustados sus parámetros, produciendo resultados muy alentadores. |
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