Solución al problema de ruteo de vehículos de flota heterogénea con transbordo lateral mediante la metaheurística de algoritmo genético

El ruteo de vehículos es un problema clásico que ha sido objeto de estudio especialmente durante los últimos años. Esto debido a su importancia e impacto dentro de las organizaciones. El uso de rutas eficientes brinda una ventaja competitiva respecto a los competidores al mismo tiempo que contribuye...

Full description

Autores:
Mendoza Mendoza, Ingrith Marcela
Mendoza Giménez, Carlos Ernesto
Camacho Pinto, Julio César
Arias Osorio, Javier
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/20905
Palabra clave:
Optimization
Operations
vehicle routing
Investigation
Vehicle routing
Heterogeneous fleet
Side transhipment
Genetic algorithm
Optimización
Operaciones
Ruteo de vehículos
Investigación
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Flota heterogénea
Transbordo lateral
Algoritmo genético
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description El ruteo de vehículos es un problema clásico que ha sido objeto de estudio especialmente durante los últimos años. Esto debido a su importancia e impacto dentro de las organizaciones. El uso de rutas eficientes brinda una ventaja competitiva respecto a los competidores al mismo tiempo que contribuye a reducir costos operativos. Cada día es más común ver que las empresas cuenten con su propia flota de vehículos para realizar las entregas a sus clientes. Así pues, en la realidad es común encontrar que las empresas cuentan con una flota cuyos vehículos son diferentes en capacidad y peso, por tanto, varían los costos. En esta propuesta, se busca investigar un modelo de problema de ruteo de vehículos de flota heterogénea (HFVRP) con transbordo lateral mediante la metaheurística de algoritmo genético. Los resultados de esta investigación van a ser probados y comparados con datos reales y con diferentes instancias en la cantidad de clientes y la cantidad vehículos.
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[2] Y. Meliani, Y. Hani, S. L. Elhaq, and A. El Mhamedi, “A developed Tabu Search algorithm for heterogeneous fleet vehicle routing problem,” IFAC-PapersOnLine, vol. 52, no. 13, pp. 1051–1056, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.11.334.
[3] A. Subramanian, P. H. V. Penna, E. Uchoa, and L. S. Ochi, “A hybrid algorithm for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem,” Eur. J. Oper. Res., vol. 221, no. 2, pp. 285–295, 2012, doi: 10.1016/j.ejor.2012.03.016.
[4] V. R. Máximo, J.-F. Cordeau, and M. C. V. Nascimento, “AILS-II: An Adaptive Iterated Local Search Heuristic for the Large-scale Capacitated Vehicle Routing Problem,” Comput. Oper. Res., vol. 148, no. August, p. 105954, 2022, doi: 10.1016/j.cor.2022.105954.
[5] G. J. Hillier, F. S., y Lieberman, Introducción a la Investigación de Operaciones, vol. 7, no. 1. 2010.
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Cada día es más común ver que las empresas cuenten con su propia flota de vehículos para realizar las entregas a sus clientes. Así pues, en la realidad es común encontrar que las empresas cuentan con una flota cuyos vehículos son diferentes en capacidad y peso, por tanto, varían los costos. En esta propuesta, se busca investigar un modelo de problema de ruteo de vehículos de flota heterogénea (HFVRP) con transbordo lateral mediante la metaheurística de algoritmo genético. Los resultados de esta investigación van a ser probados y comparados con datos reales y con diferentes instancias en la cantidad de clientes y la cantidad vehículos.Universidad Industrial de Santander UISThe vehicle routing problem has been a subject of study during the last few years. This is due to its importance and impact within organizations. The use of efficient routes provides a competitive advantage over competitors while helping to reduce operating costs. It is becoming increasingly common for companies to have their own fleet of vehicles to make deliveries to their customers. Thus, it is common to find that companies have a fleet whose vehicles are different in capacity and weight, therefore, costs vary. In this proposal, we intend to investigate a model of heterogeneous fleet vehicle routing problem (HFVRP) with lateral transshipment using genetic algorithm metaheuristics. The results of this research are going to be tested and compared with real data and with different instances in the number of customers and the number of vehicles.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/20625[1] E. M. Toro Ocampo, J. F. Castañeda Londoño, and R. A. Gallego Rendón, Introducción al problema de enrutamiento de vehículos en la logística de distribución. 2020.[2] Y. Meliani, Y. Hani, S. L. Elhaq, and A. El Mhamedi, “A developed Tabu Search algorithm for heterogeneous fleet vehicle routing problem,” IFAC-PapersOnLine, vol. 52, no. 13, pp. 1051–1056, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.11.334.[3] A. Subramanian, P. H. V. Penna, E. Uchoa, and L. S. Ochi, “A hybrid algorithm for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem,” Eur. J. Oper. Res., vol. 221, no. 2, pp. 285–295, 2012, doi: 10.1016/j.ejor.2012.03.016.[4] V. R. Máximo, J.-F. Cordeau, and M. C. V. Nascimento, “AILS-II: An Adaptive Iterated Local Search Heuristic for the Large-scale Capacitated Vehicle Routing Problem,” Comput. Oper. Res., vol. 148, no. August, p. 105954, 2022, doi: 10.1016/j.cor.2022.105954.[5] G. J. Hillier, F. S., y Lieberman, Introducción a la Investigación de Operaciones, vol. 7, no. 1. 2010.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mendoza, I. M., et al. (2022). Solución al problema de ruteo de vehículos de flota heterogénea con transbordo lateral mediante la metaheurística de algoritmo genético. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20905Solución al problema de ruteo de vehículos de flota heterogénea con transbordo lateral mediante la metaheurística de algoritmo genéticoSolution to the problem of routing heterogeneous fleet vehicles with transshipment lateral using genetic algorithm metaheuristicsConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaSistema de Investigación SIUNABOptimizationOperationsvehicle routingInvestigationVehicle routingHeterogeneous fleetSide transhipmentGenetic algorithmOptimizaciónOperacionesRuteo de vehículosInvestigaciónRuteo de vehículosFlota heterogéneaTransbordo lateralAlgoritmo genéticoORIGINAL2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdf2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdfArtículoapplication/pdf444155https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20905/1/2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdfb207622bbbb734c833bc928fe21f578fMD51open accessTHUMBNAIL2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdf.jpg2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11782https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20905/3/2022_Articulo_Arias_Osorio_Javier.pdf.jpg8a7291388b9baa954179be789a6b98b7MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/20905/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open access20.500.12749/20905oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/209052023-08-31 16:33:21.355open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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