Extensión de flota heterogénea del problema de contaminación de ruteo de vehículos con velocidades discretas: un enfoque metaheurístico

El sector transporte es responsable del 79% de las emisiones mundiales de 2 del total de gases contaminantes de la atmósfera. Tomando en cuenta esta preocupación mundial, este proyecto aborda una extensión de Flota Heterogénea del Problema de Contaminación de Ruteo de Vehículos (PRP). El problema co...

Full description

Autores:
Salcedo Moncada, Bryan Fernando
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2008
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2008
Palabra clave:
PRP
Flota Heterogénea
Búsqueda Tabú
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El sector transporte es responsable del 79% de las emisiones mundiales de 2 del total de gases contaminantes de la atmósfera. Tomando en cuenta esta preocupación mundial, este proyecto aborda una extensión de Flota Heterogénea del Problema de Contaminación de Ruteo de Vehículos (PRP). El problema consiste en el enrutamiento de una flota fija de vehículos de diferentes capacidades, para entregar la mercancía requerida por un conjunto de clientes. De tal forma, se busca reducir los costos asociados al transporte y la emisión de gases contaminantes como el dióxido de carbono (2), el dióxido de nitrógeno () y el monóxido de carbono (), dadas las afectaciones en la salud humana. A pesar del aumento en las investigaciones acerca del PRP en los últimos años, no todas contemplan la extensión de flota heterogénea, velocidad discretizada, capacidad de los vehículos, ventanas de tiempo e inclinación de las rutas de esta investigación. Además, se propone una metodología de solución novedosa mediante una metaheurística híbrida de Búsqueda Tabú. Finalmente, los resultados computacionales, con diferentes tamaños de instancias, confirman la eficiencia y eficacia del algoritmo.