Uso del operador swap genera soluciones eficientes computacionales en un caso de enrutamiento de vehículos con enfoque de ventanas de tiempo

Introduction— Vehicle routing scheduling with service compliance is a necessity for logistics companies in search of their competitive advantage. Objective— The objective of the following work is to determine the routing of vehicles with time windows for a homogeneous fleet applied to the last, mile distribution case with 300 clients, considering the minimization of operating costs, distribution costs and, downtime costs. Methodology— The problem is approached through the approach of a mixed-integer linear programming mathematical model, and the development of an algorithm through the use of the savings method and the use of the swap operator. Results— In the construction phase, the savings algorithm achieves an initial cost focused on the minimum distance. In the upgrade phase, the swap operator improves the initially established solution, very quickly. For a case of 300 clients, 12 iterations were carried out, obtaining an improvement of 71.41% over the initial cost. Conclusions— For calculations of VRPTW cases with 300 nodes, the swap operator achieves computational times of less than 30 seconds.Introducción— La programación de ruteo de vehículos con cumplimiento de servicio es una necesidad de las empresas de logística en busca de su ventaja competitiva. Objetivo— El objetivo del siguiente trabajo es determinar el ruteo de vehículos con ventanas de tiempo para una flota homogénea aplicado a un caso de distribución última milla con 300 clientes, considerando la minimización de los costos operativos, costos de distribución y costos de tiempos de inactividad. Métodología— Se aborda el problema a través del planteamiento de un modelo matemático de programación lineal entera mixta, y el desarrollo de un algoritmo mediante uso del método de ahorros y el uso del operador swap. Resultados— En la fase de construcción, el algoritmo de ahorros logra un costo inicial enfocado en la distancia mínima. En la fase de mejoramiento, el operador swap mejora la solución inicial establecida, de forma muy rápida. Para un caso de 300 clientes, se realizaron 12 iteraciones obteniendo una mejora del 71.41% sobre el costo inicial. Conclusiones— Para cálculos de casos de VRPTW con 300 nodos, el operador swap consigue tiempos computacionales menores a 30 segundos

Improved whale swarm algorithm for solving material emergency dispatching problem with changing road conditions

To overcome the problem of easily falling into local extreme values of the whale swarm algorithm to solve the material emergency dispatching problem with changing road conditions, an improved whale swarm algorithm is proposed. First, an improved scan and Clarke-Wright algorithm is used to obtain the optimal vehicle path at the initial time. Then, the group movement strategy is designed to generate offspring individuals with an improved quality for refining the updating ability of individuals in the population. Finally, in order to maintain population diversity, a different weights strategy is used to expand individual search spaces, which can prevent individuals from prematurely gathering in a certain area. The experimental results show that the performance of the improved whale swarm algorithm is better than that of the ant colony system and the adaptive chaotic genetic algorithm, which can minimize the cost of material distribution and effectively eliminate the adverse effects caused by the change of road conditions

Tiempo de espera y calidad de servicio al cliente de la empresa veterinaria Pet Shop, Quevedo 2021

El presente estudio de investigación tuvo como finalidad principal determinar la relación entre el tiempo de espera y la calidad del servicio al cliente de la empresa veterinaria Pet Shop Quevedo 2021, tomando un diseño no experimental, transversal, así como un enfoque cuantitativo, llegando a tener un nivel correlacional, el estudio tuvo como población a los clientes de la veterinaria y una muestra de 169 personas; para el análisis de las variables, se utilizó la técnica de la encuesta y se elaboraron dos cuestionarios en escala Likert, los cuales fueron validados por juicio de expertos y con una confiabilidad aceptable, según el estadístico, Alfa de Cronbach. Como resultado principal se evidenció la existencia de una relación significativa entre el tiempo de espera y la calidad de servicio, llegando a la conclusión que los niveles de percepción respecto al tiempo de espera en la veterinaria, es considerado por la mayoría de clientes como inadecuados, evidenciando que este factor no está siendo bien gestionado por parte de los directivos de la empresa, esto se ve reflejado en la percepción de la calidad de servicio, donde se puede ver que la gran mayoría de clientes consideran que la calidad de servicio es baja

Optimización de Rutas basadas en Soft Computing para Movilidad Inteligente

La movilidad y transporte de pasajeros y mercancías es uno de los principales desafíos para el desarrollo de islas, ciudades y territorios. La prosperidad, competitividad y sostenibilidad de múltiples áreas económicas se ven afectadas por la movilidad. El crecimiento de la población, la capacidad limitada de los sistemas e infraestructuras de transporte y el impacto medioambiental del transporte fuerza a los territorios en el desarrollo de una movilidad sostenible y efectiva. En este complejo escenario, un territorio con una gestión del transporte y movilidad sostenible y eficiente ofrece a los ciudadanos una mejor calidad de vida. La transformación digital y las TIC impulsan la mejora de los servicios de movilidad para los ciudadanos, ayudan a gestionar correctamente la demanda en las redes de transporte y generan valor económico y ambiental. El surgimiento de la movilidad inteligente integra el sistema de transporte, las infraestructuras y las tecnologías para hacer que el transporte de pasajeros y mercancías sea eficiente, accesible, más seguro y limpio. Por lo tanto, las estrategias de movilidad inteligente deben ser capaces de proporcionar beneficios económicos y ambientales tangibles y mejorar la calidad del transporte de mercancías y pasajeros. Significa tomar acciones en múltiples frentes; gestión eficiente de la carga y la movilidad de pasajeros, reducción del impacto medioambiental, mejora de la planificación y la eficiencia del transporte público, reducción de la congestión, optimización del uso de la infraestructura física, entre otros. Una de las operaciones clave para los servicios de movilidad es la planificación de rutas. Esta actividad operativa incluye principalmente dos modos de transporte, mercancías y pasajeros. La mayoría de los transportes de mercancías y pasajeros se realizan a través de transporte por carretera. Las decisiones tomadas con respecto a las operaciones de planificación de rutas afectan económica y ambientalmente, y en general a la calidad de vida de los ciudadanos en los territorios en los que se desarrollan. Las operaciones de planificación de rutas se pueden optimizar para mejorar diferentes aspectos como la calidad del servicio, costes y flexibilidad del mismo, consumo de energía, impacto medioambiental, sostenibilidad, entre otros. La tarea de abordar las operaciones de planificación de rutas da lugar a la aparición de complejos problemas de optimización combinatoria que requieren considerar múltiples requisitos, restricciones, fuentes de información, entre otros. En la mayoría de los casos, estos problemas de optimización se clasifican como NP-duros con respecto a su complejidad computacional. Esta clase de problemas requiere enfoques de optimización eficientes y estrategias inteligentes para obtener soluciones de alta calidad y evitar grandes tiempos de cálculo. En este sentido, los enfoques de optimización aproximados, como las heurísticas y metaheurísticas, y las técnicas inteligentes inherentes a la Inteligencia Artificial y la Soft Computing han demostrado ser métodos efectivos y eficientes para resolver complejos problemas de planificación de rutas. Esta tesis presentada en la modalidad de compendio de publicaciones tiene como objetivo diseñar, implementar y validar procedimientos de optimización simples, eficientes y flexibles basados ​​en Inteligencia Artificial y Soft Computing dedicados a mejorar las soluciones de planificación de rutas en los contextos de transporte de mercancías, planificación personalizada de rutas turísticas y transporte eco-eficiente de residuos reciclables. Se han propuesto varios enfoques de solución para resolver problemas como Vehicle Routing Problem with Time Windows, Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows, Team Orienteering Problem with Time Windows, Tourist Trip Design Problem y variantes del mundo real y nuevas extensiones de los problemas mencionados. La calidad del servicio, la orientación al cliente, la imprecisión e incertidumbre en la información y la ecoeficiencia son criterios considerados en los problemas de planificación de rutas identificados. Los experimentos computacionales han demostrado que los métodos y técnicas propuestos son adecuados para obtener soluciones de alta calidad en tiempos computacionales cortos y pueden incorporarse como módulos en sistemas de transporte inteligentes