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...

Full description

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

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description	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.
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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.PregradoIngeniero IndustrialThis research addresses the problem of locating and routing two-echelon vehicles (Two Echelon Location Routing Problem, 2E-LRP), considering their importance in management of the humanitarian supply chain. The problem is formulated as a mixed integer linear programming model, with the objective of minimizing the total cost and considering capacity limitations in the facilities or central depots (primary depots and regional centers) to be located and in the vehicles used for routing both first and second level. In addition, a deterministic type of behavior is assumed in the demand presented by customers and heterogeneous fleet in the echelon. To provide a solution to the problem, a genetic algorithm (GA) is developed and a new coding of the solution is proposed. The functionality and consistency of the proposed method is validated through numerical experiments, considering three types of instances (small, medium and robust) and making use of the design of experiments (factorial design 2K). The computational results show that the genetic algorithm obtains satisfactory solutions in a reasonable computational time (less than 30 minutes) given the complexity of the problem. Finally, the statistical analysis allows to infer that the parameters: population size, number of generations and probability of crossing have a great incidence in the objective function, which seeks to minimize the generated costs at the time of designing the logistic network.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería IndustrialEscuela de Estudios Industriales y EmpresarialesProblema De Localización Y Ruteo De Vehículos De Dos EscalonesLocalización Y Ruteo Multi-EscalónRuteo Con Localización Multi-NivelLogística HumanitariaCadena De Suministro HumanitariaAlgoritmo Genético (Ag)Programación Lineal Entera Mixta (Plem).Problem Of Location And Routing Of Two-Echelon VehiclesMulti-Stage Location And RoutingRouting With Multi-Level LocationHumanitarian LogisticsHumanitarian Supply ChainGenetic Algorithm (Ga)Mixed Integer Linear Programming (Milp).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)-echelon vehicles applied to the distribution of humanitarian resources during the pre- and post-disaster phases (2e-Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf95262https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0f1a0849-b91e-47a8-8e69-fe40e7b44d24/downloadc314abf5d9a5b72685cbff9d79c6cfc9MD51Documento.pdfapplication/pdf3661023https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c1aba842-8858-4528-8094-7e752b0a8581/download84f13b4b2e1dd933118d81a25ee27273MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf284766https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/1b9de778-bee6-43d8-8923-292dd913784d/download5c21f2ce499dc791429985d273ad89d2MD5320.500.14071/38505oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/385052024-03-03 19:02:53.477http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

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