Un modelo para la localización de depósitos centrales y ruteo de vehículos de dos escalones aplicado a la distribución de recursos humanitarios durante las fases de pre y pos-desastre (2e-lrp)
En la presente investigación se aborda el problema de localización y ruteo de vehículos de dos escalones (Two Echelon Location Routing Problem, 2E-LRP), teniendo en cuenta su importancia en la gestión de la cadena de suministro humanitaria. El problema es formulado como un modelo de programación lin...
- Autores:
-
Angarita Monroy, Andres Guillermo
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/38505
- Palabra clave:
- Problema De Localización Y Ruteo De Vehículos De Dos Escalones
Localización Y Ruteo Multi-Escalón
Ruteo Con Localización Multi-Nivel
Logística Humanitaria
Cadena De Suministro Humanitaria
Algoritmo Genético (Ag)
Programación Lineal Entera Mixta (Plem).
Problem Of Location And Routing Of Two-Echelon Vehicles
Multi-Stage Location And Routing
Routing With Multi-Level Location
Humanitarian Logistics
Humanitarian Supply Chain
Genetic Algorithm (Ga)
Mixed Integer Linear Programming (Milp).
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Summary: | En la presente investigación se aborda el problema de localización y ruteo de vehículos de dos escalones (Two Echelon Location Routing Problem, 2E-LRP), teniendo en cuenta su importancia en la gestión de la cadena de suministro humanitaria. El problema es formulado como un modelo de programación lineal entera mixta, con el objetivo de minimizar el costo total y considerando limitaciones de capacidad en las instalaciones o depósitos centrales (depósitos primarios y centros regionales) a localizar y en los vehículos utilizados para el ruteo tanto del primer como del segundo nivel. Adicionalmente, se asume un comportamiento de tipo determinístico en la demanda que presentan los clientes y flota heterogénea en el escalón. Para dar solución al problema, se desarrolla un algoritmo genético (AG) y se propone una nueva codificación de la solución. La funcionalidad y consistencia del método propuesto es validada a través de experimentos numéricos, considerando tres tipos de instancias (pequeña, mediana y robusta) y haciendo uso del diseño de experimentos (diseño factorial ). Los resultados computacionales muestran que el algoritmo genético obtiene buenas soluciones en un tiempo computacional razonable (menos de 30 minutos) dada la complejidad del problema. Finalmente, el análisis estadístico permite inferir que los parámetros: tamaño de la población, número de generaciones y probabilidad de cruce tienen una gran incidencia en la función objetivo, la cual busca minimizar los costos generados al momento de diseñar la red logística. |
---|