Algoritmos de solución para el problema multidepósito y multiobjetivo de ruteo de vehículos considerando recogida de productos y restricción de precedencia (2017)
En esta tesis se presenta la aplicación de diferentes técnicas heurísticas y metaheurísticas para la solución del problema de ruteo de vehículos con restricción de precedencia, heurísticas como el vecino más cercano y la del ahorro con inserción secuencial, y metaheurísticas como búsqueda tabú y optimización por colonia de hormigas son utilizadas y ajustadas para resolver eficientemente diferentes variantes del problema de ruteo de vehículos con entrega y recogida de paquetes con restricción de precedencia, considerando el caso monodepósito y multidepósito, mono y multiobjetivo. Cada ruta realizada consta de una sub-ruta en la que se realiza sólo la tarea de entrega y otra sub-ruta en la que se realiza sólo el proceso de recolección, esta última se inicia solo cuando el vehículo está vacío. Los algoritmos y metaheurísticas propuestas tratan de encontrar el mejor orden para visitar a los clientes en cada ruta realizada. Además, el enfoque propuesto determina la mejor conexión entre los sub-rutas de entrega y recogida, con el fin de obtener una solución global minimizando el número de vehículos, la distancia recorrida, el tiempo empleado y la cantidad de energía consumida por los vehículos. El estudio multiobjetivo permitió encontrar un conjunto de soluciones ordenadas en los frentes de Pareto considerando el concepto de dominancia. Adicionalmente, para el modelo multiobjetivo, se plantea la metodología de ponderaciones de los valores de cada función objetivo se selecciona una alternativa de solución con dominancia en el número de vehículos usados. La eficacia del enfoque propuesto se examina teniendo en cuenta un conjunto de casos adaptados de la literatura. También, se propone un modelo exacto, el cual es resuelto mediante la técnica de rutas abiertas con enlace óptimo. Los resultados computacionales muestran resultados de alta calidad en tiempos de procesamiento competitivos. Los resultados computacionales se comparan con los existentes en la literatura especializada y entre los diferentes algoritmos propuestos. Por último, se presentan las conclusiones y sugerencias para trabajos futuros.