Diseño de un modelo de recolección de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos (raee) en el area metropolitana de Bucaramanga
En el presente trabajo de investigación, se diseña un modelo de recolección de Residuos de Aparatos Eléctricos y Electrónicos a partir de un problema de localización y ruteo de vehículos. Para realizar el proyecto se llevan a cabo dos fases principales: la fase de localización, en la cual se definen...
- Autores:
-
Rios Mercado, Ruben Dario
Tamayo Morantes, Ingrid Dayanna
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/13546
- Palabra clave:
- Localización
Ruteo
Raee
Recolección De Residuos
Location
Routing
Weee
Waste Collection
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
| Summary: | En el presente trabajo de investigación, se diseña un modelo de recolección de Residuos de Aparatos Eléctricos y Electrónicos a partir de un problema de localización y ruteo de vehículos. Para realizar el proyecto se llevan a cabo dos fases principales: la fase de localización, en la cual se definen los puntos de recolección de RAEE a partir de una serie de puntos potenciales y una fase de ruteo en la cual, a partir de los resultados obtenidos en la primera fase, se diseñan las rutas de recolección que minimicen los costos asociados. Se analiza un caso de estudio para la recolección de RAEE en las comunas 6,7 y 8 de Bucaramanga. Para la primera fase se desarrolla un modelo de programación lineal entera mixta, el cual se soluciona con el software GAMS, con lo cual se definen los puntos de recolección de residuos en la zona objetivo, asignándoles usuarios y contenedores de acuerdo con la demanda asignada. En la segunda fase, se presenta el proceso de segmentación de territorio con el algoritmo K-means programado en Matlab, lo cual permite hacer 4 secciones o clústeres de división de la zona para cumplir con las restricciones de capacidad del vehículo y el horizonte de recolección de 4 rutas quincenales. Se aborda el problema de ruteo de vehículos capacitados CVRP con el objetivo de minimizar los costos asociados a la distancia recorrida por el vehículo para cada uno de los puntos de recolección asignados. Debido a la naturaleza NP-Hard del problema se propone el uso de la metaheurística GRASP con operadores de búsqueda local para lograr las mejores soluciones posibles. El algoritmo fue programado en Matlab y validado con instancias de la literatura, mostrando buenos resultados para el caso de estudio definido. |
|---|