A multiobjective evolutionary algorithm for solving vehicle routing problem with stochastic demand

2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 20061370-137

Estudio del problema de ruteo de vehículos con balance de carga :Aplicación de la meta-heurística Búsqueda Tabú.

92 páginasEl Problema de Ruteo de Vehículos (VRP – por su sigla en inglés) es uno de los problemas de optimización combinatoria más estudiados en las últimas décadas. Este consiste en determinar un conjunto de rutas para una flota de vehículos que parte de uno o más depósitos para satisfacer la demanda de clientes dispersos geográficamente. El enfoque tradicionalmente utilizado ha sido la optimización de un solo objetivo; sin embargo, en la realidad organizacional optimizar más de un objetivo permite la toma de decisiones con una visión de negocio más integral. El presente trabajo estudia el problema de ruteo de vehículos bajo un enfoque multi-objetivo, en el cual se incorpora además de la minimización de la distancia, el balance de carga como objetivo de optimización. Al hacer una exhaustiva revisión de la literatura del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo se evidenció que el balance de carga es un objetivo que se ha estudiado poco y en la mayoría de los trabajos analizados, se ha considerado el balance de carga desde la perspectiva de la longitud de las rutas. Como consecuencia, en este trabajo se definió el balance de carga como la diferencia de carga entre los vehículos con mayor y menor cantidad de producto a transportar hacia los clientes. Para la caracterización del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo, mono-depósito con balance de cargas, se desarrolló un modelo de programación entera mixta el cual se implementó en GAMS y se probó con las primeras siete instancias de Augerat et al. (1998) obteniendo resultados prometedores tanto en el enfoque mono-objetivo como en el multi-objetivo. Por otra parte, teniendo en cuenta la complejidad del problema estudiado, se desarrolló un algoritmo de Búsqueda Tabú con tamaños de lista tabú fija y dependiente del número de nodos, el cual se probó con todas las instancias de Augerat et al

Evolutionary multi-objective optimization in scheduling problems

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH