Análisis de problemas de rutas de vehículos con capacidad

Abstract

La primera parte de este trabajo se centra en los problemas más estudiados de la investigación operativa, que son el problema del agente viajero (TSP) y problemas de rutas de vehículos (VRP): en su historia, sus aplicaciones, la modelización, en las formas de resolverlos y extensiones sobre estos problemas. Ambos problemas se centran en encontrar la mejor ruta. El TSP tiene una amplia gama de aplicaciones en diferentes campos, con un enfoque especial en la logística. El VRP es un problema de optimización combinatoria que busca encontrar un conjunto óptimo de rutas para una flota de vehículos, satisfaciendo las demandas de los clientes. Su aplicación es amplia. En la segunda parte del trabajo se hace una comparativa con the waste collection vehicle routing problem with time windows: a medical waste collection case study. El estudio aborda el problema de enrutamiento de vehículos para la recolección de residuos. Busca encontrar soluciones que reduzcan los costos y la contaminación asociados con esta tarea. Se mencionan diferentes enfoques y técnicas utilizadas para abordar este problema, con el objetivo de mejorar la eficiencia y generar beneficios económicos, sociales y ambientales. La implementación de la función objetivo propuesta permite mejorar diversos aspectos en la operación de la empresa, incluyendo la reducción de emisiones de co2, la eficiencia en el uso de vehículos y la satisfacción del cliente. La tercera y última parte del trabajo se realizó un algoritmo heurístico en el que se intenta buscar la mejor solución. El algoritmo se basa en una función que toma como parámetros el número de muestras deseado y la capacidad de los vehículos. El objetivo es encontrar las rutas más eficientes y rentables para entregar la mercancía a los clientes. El algoritmo comienza generando una matriz simétrica de números aleatorios que representa los costes de transporte entre los clientes y el almacén. A continuación, se distribuyen los paquetes entre los vehículos de manera aleatoria, teniendo en cuenta la capacidad máxima de cada vehículo. Se verifica que la cantidad de paquetes en cada vehículo no supere la capacidad establecida, y se ajusta si es necesario. Luego, se asignan aleatoriamente los clientes a los paquetes en cada vehículo y se determina la ruta a seguir en la matriz de costes. Se calcula el coste de cada vehículo por separado y se compara con los costes anteriores para determinar el más rentable. Además, se registran los costes totales en una lista. Al final, se obtienen los resultados que muestran las rutas seguidas por los vehículos y los costes asociados. El objetivo es encontrar la ruta con el menor coste total. El algoritmo realizado permite optimizar el proceso de transporte y entrega de mercancías, buscando la ruta más eficiente y rentable. Los resultados obtenidos muestran las rutas y costes de diferentes muestras, lo que permite comparar y seleccionar la mejor solución para el problema planteado.