Implementación de un algoritmo metaheurístico para la solución de un problema de programación de transporte terrestre internacional

Resumen: Este trabajo se enfoca en dar solución a un problema real de planificación de transportes o ruteo de vehículos, definido gracias al aporte de una empresa colombiana del sector de servicios de transporte por carretera. El problema consiste en realizar la programación de operaciones de transp...

Full description

Autores:
Pemberthy Ruiz, Jorge Isaac
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/11928
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11928
http://bdigital.unal.edu.co/9512/
Palabra clave:
65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations
Solución de problemas
Planificación del transporte
Transporte por carretera
Ruteo de vehículos
Algoritmo metaheurístico
Problem solving
Transport planning
Road transport
Vehicle routing
Metaheuristic algorithm
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Resumen: Este trabajo se enfoca en dar solución a un problema real de planificación de transportes o ruteo de vehículos, definido gracias al aporte de una empresa colombiana del sector de servicios de transporte por carretera. El problema consiste en realizar la programación de operaciones de transporte internacional entre dos países, Colombia y Venezuela, para un horizonte de tiempo con múltiples variantes; entre ellas podemos resaltar: una flota heterogénea de vehículos y tráileres, múltiples depots (clientes), restricciones de ventanas de tiempo en los depots, diversas modalidades de servicio, entre otras. El objetivo es obtener una programación de recursos (vehículos y tráileres) para la atención de la demanda de solicitudes de servicios de transportes en un horizonte de tiempo, minimizando la distancia recorrida en estado vacío de los vehículos para el periodo. La solución se realizó a través de la implementación de la metaheurística Recocido Simulado (SA, Simulated Annealing), la cual se probó iniciando con soluciones factibles generadas por dos algoritmos heurísticos; el primero se basa en la heurística clásica conocida como el vecino más cercano y el segundo genera soluciones de forma aleatoria. Los resultados del Recocido Simulado usando las soluciones generadas con el primer algoritmo, no mostraron una mejora frente a dicha solución inicial, contrario a lo hallado con el uso de las soluciones del segundo método, donde se alcanzó hasta cerca de un 50% de mejora