Análisis comparativo de una metaheurística en base a algoritmo genético vs un método de ramificación y corte para un caso de entrega y recolección con restricciones de ventana de horario

Autores/as

  • Jesús Fabián López Pérez Universidad Autónoma de Nuevo León image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.29105/rinn1.2-4

Palabras clave:

Algoritmos Genéticos, Logística De Ruteo, Metaheuristicas, Secuenciación

Resumen

En la solución de problemas combinatorios, es importante evaluar el costo-beneficio entre la obtención de soluciones de alta calidad en detrimento de los recursos computacionales requeridos. El problema planteado es para el ruteo de un vehículo con entrega y recolección de producto y con restricciones de ventana de horario. En la práctica, dicho problema requiere ser atendido con instancias de gran escala (nodos ≥100). Existe un fuerte porcentaje de ventanas de horario activas (≥90%) y con factores de amplitud ≥75%. El problema es NP-hard y por tal motivo la aplicación de un método de solución exacta para resolverlo en la práctica, está limitado por el tiempo requerido para la actividad de ruteo. Se propone un algoritmo genético especializado, el cual ofrece soluciones de buena calidad (% de optimalidad aceptables) y en tiempos de ejecución computacional que hacen útil su aplicación en la práctica de la logística. Para comprobar la eficacia de la propuesta algorítmica se desarrolla un diseño experimental el cual hará uso de las soluciones óptimas obtenidas mediante un algoritmo de ramificación y corte sin límite de tiempo. Los resultados son favorables.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

Cargando métricas ...

Citas

Applegate, D., R. Bixby & V. Chvátal. 1998. On the solution of traveling salesman problems. Documenta Mathematica Extr. jrositasm@yahoo.com Vol. ICM III”: 45-56.

Ascheuer, N., M. Fischetti & M. Grotschel. 2001. Solving ATSP With Time Windows by Branchand-Cut. Springer-Verlag, Alemania.

Ascheuer, N., M. Jünger & G. Reinelt. 2000. A branch & cut algorithm for the asymmetric traveling salesman problem with precedence constraints. Computational Optimization and

Applications, 17(1): 2-7.

Cook, W. & J. Rich. 1999. A parallel cutting-plane algorithm for the vehicle routing problem with time windows, Computational and Applied Mathematics, p: 5.

Dumas, Y., J. Desrosiers & M. Solomon. 1995. An algorithm for the traveling salesman problem with time windows. Operations Research, 43(2): 23-25.

Eijl Van, C. 1995. A polyhedral approach to the delivery man problem, Technical Report 95–19.

Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology, The Neatherlands, pp. 12-14.

Fisher, R. 1971. The Design of Experiments, Hafner Press & Macmillan Publishers, London.

Goldberg, D. 1995. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Pub Co, University of Massachusetts.

Lenstra, K. 1990. A Variable Depth Approach for the Single-Vehicle Pickup and Delivery Problem with Time Windows, “COSOR No. 90-48”, Eindhoven University of Technology.

López, F. 2004. Aplicación de un AG para un problema de logística de ruteo. Tesis Doctoral. FAPYA, UANL.

Mitrovic, S. 1998. Pickup and Delivery Problem with Time Windows. Technical Report SFU CMPT TR 1998-12. Toronto.

Palmgren, M. 2001. A Column Generation Algorithm for the Log Truck Scheduling Problem. Department of Science and Technology (ITN), Linköping University. Norrköping.

Savelsberg, M. 1995. Local Search in Routing Problem with Time Windows. Annals of Operations Research. Rotherdam.

Solomon, M. 1984. On the worst-case performance of some heuristics for the vehicle routing and scheduling problem with time window constraints. Report 83-05-03. The Wharton School, Colombus.

Tsitsiklis, J. 1992. Special cases of traveling salesman and repairman problems with time windows. Networks No. 22. Detroit.

Descargas

Publicado

02-07-2004

Cómo citar

López Pérez, J. F. (2004). Análisis comparativo de una metaheurística en base a algoritmo genético vs un método de ramificación y corte para un caso de entrega y recolección con restricciones de ventana de horario. InnOvaciOnes De NegOciOs, 1(2), 229–243. https://doi.org/10.29105/rinn1.2-4