La metaheurística de Búsqueda Tabú aplicada al problema de Enrutamiento de Vehículos

En el presente trabajo se lleva a cabo el estudio del problema de enrutamiento de vehículos (conocido como VRP) repasando sus variantes más significativas. Este problema de optimización combinatoria, de gran interés en la Industria, es difícil de tratar computacionalmente. Por ello para su resolución se han venido empleado muy diferentes técnicas, siendo las metaheurísticas, y en particular la búsqueda tabú, de las más exitosas. Por ello, se incluye el estudio de los algoritmos utilizados en la resolución del VRP, con especial hincapié en los de búsqueda tabú. Se ha seleccionado la búsqueda tabú granular, junto con la heurística de Clark y Wright, para la presentación de una explicación pormenorizada detallando su estructura paso a paso aplicada al VRP clásico y la resolución de un ejemplo, para su mejor comprensión. Además, la búsqueda tabú granular se ha implementado en Python y, con el programa creado, se han resuelto varios casos.Departamento de Matemática AplicadaGrado en Ingeniería en Organización Industria

Aplicación de la Búsqueda Tabú en la resolución del problema capacitado de lotificación en sistemas de producción multinivel: Un estado del arte

En este trabajo, se aborda desde la literatura, un estudio de la aplicación de la búsqueda tabú para la resolución del problema de planificación de la producción en sistemas multinivel con restricciones de capacidad. Esta familia de problemas está clasificada dentro de la literatura como Np-Hard. Las estrategias de relajación y búsqueda, especialmente la Búsqueda tabú, han jugado un papel determinante en el desarrollo de alternativas de solución de este tipo de problemas, permitiendo obtener de soluciones cercanas al valor óptimo de mínimo costo, en tiempos operativamente aceptables. El presente artículo tiene por objetivo recopilar, describir y analizar el uso y aplicación de la búsqueda tabú en la solución del problema de lotificación en sistemas de producción multinivel. Contemplando la gran cantidad de variaciones del problema y  haciendo énfasis en la metodología utilizada y la configuración de la búsqueda, se pretende establecer la línea base para el desarrollo de nuevos algoritmos de solución para el problema de lotificación

Racionalización de la red de autobuses de tránsito rápido (BRT): análisis de diferentes objetivos : aplicación a la ciudad de México

El objetivo de la tesis es diseñar un método metaheurístico basado en búsqueda tabú para resolver el problema del transporte BRT en el Distrito Federal con dos objetivos. Se propone aplicar técnicas metaheurísticas a problemas de optimización reales en el sector transporte. El problema de optimización en la operación del BRT es biobjetivo: reducción del tiempo total de viaje y del número de trasbordos, que no son comparables. Se diseñaron, implementaron y analizaron: algoritmo constructivo, procedimiento búsqueda local, procedimiento búsqueda tabú y procedimiento multiarranque (combina algoritmo constructivo con procedimiento de búsqueda tabú (MultiStartTabu)). Se creó un método específico para este problema, siguiendo la estrategia MOAMP para problemas multiobjetivo. Se compararon los resultados obtenidos por el algoritmo diseñado para resolver el problema con los obtenidos por una adaptación del NSGA II. MOAMP obtuvo curvas de eficiencia con mayor número de soluciones, que además dominan a las soluciones obtenidas con NSGA II

Modelación y diseño de un sistema de redes de distribución con flota heterogénea empleando la metaheurística de búsqueda Tabú.

En este trabajo de grado se abordó el diseño y programación de rutas de vehículos para una flota de camiones con diferentes capacidades y costos, esta variante del VRP se conoce como MFVRP o problema de ruteo de vehículos con flota heterogénea. La metaheurística empleada para solucionar el problema anterior fue la muy reconocida Búsqueda Tabú a la cual se le desarrolló una técnica efectiva de estrategias de listas de candidatos, el enfoque propuesto llamado Búsqueda Tabú Granular (GTS) (Toth & Vigo, 2003), se basa en el uso de vecindarios granulares, los cuales incluyen un pequeño número de movimientos "prometedores", que se evalúan en menos tiempo que los completos, permitiendo así encontrar soluciones en menos tiempo que el algoritmo de Búsqueda Tabú original. Una vez implementado el algoritmo GTS se aplicó a un caso estudio el cual contaba con 79 clientes dispersos por toda la ciudad de Cali, una flota de camiones de distintas capacidades y unas demandas por atender. Los resultados obtenidos al aplicar el algoritmo de Búsqueda Tabú Granular cumplieron con las expectativas ya que se logró disminuir los costos de transporte representados en menores distancias recorridas en cada ruta, una mejor utilización de la capacidad de los vehículos y una reducción en los camiones empleados para atender a los clientes.PregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIA

Procedimientos de exploración de entornos para la programación de operaciones en una máquina con tiempos de preparación

objetivo de minimizar el retraso total en un ambiente con preparaciones que dependen de la secuencia. Se comparan los resultados obtenidos mediante la aplicación de los procedimientos de exploración de entornos AED, ANED, Recocido Simulado, Algoritmos Genéticos, Búsqueda Tabú y GRASP al problema planteado. Los resultados sugieren que la Búsqueda Tabú es una técnica viable de solución que puede proporcionar buenas soluciones cuando se considera el objetivo retraso total con tiempos de preparación dependientes de la secuencia

Balance de línea de producción en una empresa de calzado mediante la metaheurística búsqueda tabú

Publicación a texto completo no autorizada por el autorExplica los problemas de balance en línea de producción en una fábrica de calzado. Se aplica la metaheurística búsqueda tabú, encontrados un modelo de distribución de trabajadores a las actividades de producción que logro mejorar la eficiencia en un 75%. Asimismo los reprocesos por fallas tuvieron una reducción del 8.21% obteniéndose con ello un ahorro para la empresa en estudio. Para la implementación de la búsqueda tabú se realizó un programa computacional en visual c++ 2008.Tesi

Búsqueda tabú para el ruteo de vehículos

El diseño de rutas eficientes para vehículos comerciales es de vital importancia en los sectores de transporte y logística. El ruteo de vehículos pertenece a la familia de problemas NP-Difícil, lo que obliga al diseño de algoritmos heurísticos para su solución. El presente estudio introduce una novedosa versión de la búsqueda tabú que hace uso de una lista tridimensional y aplica penalizaciones con incremento lineal a soluciones no viables durante la búsqueda. El algoritmo fue evaluado utilizando un reconocido conjunto de casos, y presentó buenos resultados

Aplicación informática KPTS (Kruskal, Prim, Tabu Search)

En este artículo se muestra la aplicación de una herramienta informática basada en teoría de grafos para analizar y resolver problemas de las rutas más cortas, utilizando los algoritmos de Prim, Kruskal y de búsqueda local de Tabú Search. Para el desarrollo de esta aplicación se utilizaron los siguientes elementos: Visual Studio 2010, librería GraphSharp y librería QuickGraph. Para la creación de esta herramienta, se estableció una estructura de clases que diera soporte a los gráficos: 1) PocGraph: representa el grafo; 2) PocEdge: representa las aristas del grafo; y 3) PocVertex: representa los nodos o vértices del grafo. Tanto el método de Kruskal como Prim generan un árbol mínimo recubridor del grafo, el cual consiste en un subgrafo del original. El algoritmo de Prim se trabajó con el objetivo de encontrar el árbol recubridor más corto; mientras que el algoritmo de Kruskal, con la finalidad de hallar el árbol minimal a partir de instancias TSP. El método de Tabú Search se aplica para encontrar el mínimo camino cerrado que une todos los vértices o nodos. Se diseñó el algoritmo de Tabú Search para minimizar las rutas partiendo de una solución inicial la cual se va modificando hasta obtener el resultado

Optimización mediante Búsqueda Tabú para problemas no lineales en Redes de Petri

La metaheurística de la Búsqueda Tabú, que consiste en una mejora del método de Búsqueda Local mediante el uso de estructuras de memoria, trata de resolver el problema del estancamiento en un máximo local marcando la solución alcanzada como Tabú y evitándola un número de iteraciones dada (lo que se conoce como Tenencia Tabú), explorando así otras soluciones y permitiendo al algoritmo alcanzar soluciones mejores. Las redes de Petri son una herramienta formal útil para el diseño, análisis e implementación de sistemas concurrentes y distribuidos. Existe una amplia gama de técnicas de análisis funcional y no funcional de este tipo de modelos; algunas de esas técnicas se basan en lo que se conoce como teoría estructural, es decir, en la estructura del modelo (matriz de incidencia, marcado inicial, temporización si la hay) y usan técnicas de programación matemática (como la programación lineal o no lineal) para obtener resultados sobre el comportamiento del modelo. En el ámbito del análisis no funcional, algunas de las propiedades o índices analizables tienen que ver con el rendimiento o prestaciones del sistema (throughput). El problema min-max de Bernardi y Campos consiste en hallar una cota inferior del tiempo de ciclo de la transición que queramos para una red de Petri dada mediante un algoritmo de programación matemática no lineal. Este algoritmo se basa principalmente en elementos estructurales de la Red de Petri bajo estudio. PeabraiN es una herramienta desarrollada en Java que ofrece al usuario una interfaz gráfica amigable para trabajar con Redes de Petri. En este trabajo, se desea implementar la Búsqueda Tabú y adaptarla a la resolución del problema min-max de Bernardi y Campos, para después integrar dicha funcionalidad en PeabraiN y permitir al usuario aplicarla y obtener resultados. Después de la integración, se va a estudiar la aplicación de la búsqueda Tabú a diversos ejemplos con el fin de evaluar su funcionalidad