Un algoritmo genético multi-objetivo para el problema de ruteo vehicular y tasas de fallo dependientes del tiempo en la distribución de última milla
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Fecha
2022
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
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Resumen
En este estudio, se aborda un problema de distribución de productos de última milla
bi-objetivo considerando tasas fallo del cliente y el impacto de estas sobre los costos de
operación. Para abordar el problema, se propone un modelo de programación lineal entera
mixta bi-objetivo para el TDVRP que minimiza, simultáneamente, el costo operacional en el
proceso de distribución y la tasa de fallo acumulada en la entrega de productos. Sin embargo,
dada la naturaleza NP-hard del problema el modelo propuesto solo pudo resolver instancias
de tamaño pequeño. Por lo tanto, se propone un enfoque de algoritmo genético multi-objetivo
denominado NSGA-II para resolver eficientemente instancias de gran tamaño. Además, se
propone un procedimiento de re-ruteo para evaluar el potencia de los costos operativos en
función de las tasas de fallo obtenidas en cada solución de una aproximación al frente de
Pareto. Para evaluar el desempeño de los enfoque de resolución, se desarrolló un conjunto
de 50 instancias prueba a partir de datos reales recolectados sobre la red de carreteras y
principales avenidas de la ciudad de Santiago de Chile. Finalmente, los resultados obtenidos
muestran que el NSGA-II propuesto es capaz de entregar aproximaciones al frente de Pareto
de alta calidad, tanto en términos de convergencia como de distribución de las soluciones.
Además, que puede resolver cada problema en un tiempo resolución acotado y constante.
Notas
Tesis (Magíster en Ciencias de la Computación)
Palabras clave
Problema de Rutas de Vehículos, Algoritmos Genéticos