Solución del problema de múltiples agentes viajeros resuelto mediante técnicas heurísticas

En este artículo se presentan algunos aspectos importantes a tener en cuenta en la toma de decisiones en la gestión logística haciendo especial énfasis en la red de distribución.  Bajo esa óptica se identifica el problema del m-TSP, se enumeran algunas de sus aplicaciones y se presenta una revisión bibliográfica de técnicas heurísticas para la solución del mismo.  Se propone una metodología que combina una heurística constructiva con heurísticas de mejoramiento, los resultados se obtienen tomando como base una instancia de la literatura especializada que permite evaluar el desempeño de 6 estrategias de búsqueda local.

AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE PALETIZADO DE LA CELDA HAS-200

El sistema HAS-200 se ha desarrollado teniendo en cuenta las necesidades que la industria requiere en capacitación, dado los altos niveles de automatización que se están implantando. La versatilidad y diseño de este sistema logran representar una planta de fabricación con todos los procesos de una manera real, en este proyecto se abordo un proceso que en la versión actual de la maquina no se tenía contemplado, pero si hace parte de todas las industrias y es el final de cualquier línea de producción, el paletizado, que consiste en disponer los productos finales de tal manera que se facilite su proceso de embalaje, despacho y control de almacén. El desarrollo se fundamento en la base de datos que maneja la HAS-200, en esta se encuentra toda la información referente a la producción incluyendo la identificación del cliente para quien se ordeno el producto, que fue el parámetro escogido para realizar el proceso de paletizado. Como resultado se obtuvo una aplicación capaz de realizar la conexión con la base de datos, para accesarla y realizar la consulta pertinente además de visualizar  el estado del almacén, la automatización se implemento con un brazo robótico y los elementos de sensado e identificación del producto, alcanzando una autonomía total del proceso, obteniendo con esto un nuevo modulo para la celda de fabricación flexible, y cerrando por completo el ciclo de producción que se pretende emular mediante la HAS-200

A hybrid algorithm for the multi-depot vehicle scheduling problem arising in public transportation

In this article, a hybrid algorithm is proposed to solve the Vehicle Scheduling Problem with Multiple Depots. The proposed methodology uses a genetic algorithm, initialized with three specialized constructive procedures. The solution generated by this first approach is then refined by means of a Set Partitioning (SP) model, whose variables (columns) correspond to the current itineraries of the final population. The SP approach possibly improves the incumbent solution which is then provided as an initial point to a well-known MDVSP model. Both the SP and MDVSP models are solved with the help of a mixed integer programming (MIP) solver. The algorithm is tested in benchmark instances consisting of 2, 3 and 5 depots, and a service load ranging from 100 to 500. The results obtained showed that the proposed algorithm was capable of finding the optimal solution in most cases when considering a time limit of 500 seconds. The methodology is also applied to solve a real-life instance that arises in the transportation system in Colombia (2 depots and 719 services), resulting in a decrease of the required fleet size and a balanced allocation of services, thus reducing deadhead trips

Proyecto Ensamblando en Colombia

Los dos volúmenes de esta obra reúnen los resultados del proyecto ganador de la «Convocatoria nacional de proyectos bicentenario 1810-2010 “Historia social de la ciencia, la tecnología y la innovación en Colombia: ciudadanía, saberes y nación”», lanzada por Colciencias en el 2009. El proyecto, titulado «Ensamblado en Colombia: producción de saberes y construcción de ciudadanías» se propuso estudiar la manera como se constituyen en el presente y se han constituido en el pasado «asuntos de interés público» que tienen una clara dimensión epistémica y ontológica, pues la producción de saberes nos interpela y convoca como académicos y como ciudadanos, como académicas y como ciudadanas. Se trata de comprender cómo se ensamblan saberes, naturalezas, tecnologías y ciudadanías y de ensayar diálogos de estilos, enfoques y miradas que reconozcan la alteridad, la multiplicidad y la heteroglosia como partes esenciales en y para la producción simultánea de conocimiento y formas de sociedad

A metaheuristic algorithm for the multi-depot vehicle routing problem with heterogeneous fleet

This paper proposes a metaheuristic algorithm to solve the Multi-Depot Vehicle Routing Problem with a Heterogeneous Fleet (MDHFVRP). The problem consists of determining the customers and the vehicles to be assigned to each used depot and the routes to be performed to fulfill the demands of a set of customers. The objective is to minimize the sum of the fixed cost associated with the used vehicles and of the variable traveling costs related to the performed routes. The proposed approach is based on a modified genetic algorithm, which generates an initial population with heuristic solutions obtained from the well-known (LKH) heuristic algorithm for the TSP together with the solution of a mathematical model for the shortest path problem. In addition, two recombination methods and a mutation operator are considered. Computational experiments on benchmark instances show that the proposed algorithm can obtain high-quality solutions within short computing times

A multiobjective non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) for the Multiple Traveling Salesman Problem

This paper considers a multi-objective version of the Multiple Traveling Salesman Problem (MOmTSP). In particular, two objectives are considered: the minimization of the total traveled distance and the balance of the working times of the traveling salesmen. The problem is formulated as an integer multi-objective optimization model. A non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is proposed to solve the MOmTSP. The solution scheme allows one to find a set of ordered solutions in Pareto fronts by considering the concept of dominance. Tests on real world instances and instances adapted from the literature show the effectiveness of the proposed algorithm

Modelos matemáticos para la programación óptima de rutas: formulación e implementación

El problema de programación de rutas en una empresa de transporte generalmente considera varios escenarios de distribución de bienes los cuales, a su vez, constituyen diferentes grados de complejidad en su programación. Un escenario común consiste en establecer la ruta más corta para la distribución de un conjunto de productos a través de un único vehículo. Sin embargo, existen escenarios mucho más complejos de modelar, en donde se consideran varios vehículos partiendo desde diferentes puntos a fin de distribuir los bienes a un conjunto amplio de clientes, ventanas de tiempo, entrega y recogida simultánea y entrega primero y recogida al regreso. En este libro se presenta un conjunto de problemáticas propias de la programación óptima de rutas, cuyos modelos han sido estudiados, definidos, propuestos y evaluados en el desarrollo del proyecto titulado: Herramienta computacional para la programación óptima de rutas en una empresa de transporte de carga, considerando diferentes estrategias de distribución de productos con código 6-19-5, realizado con el apoyo de la universidad Tecnológica de Pereira y su vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión. Estos modelos son concatenados de forma pedagógica y gradual, con el objetivo de transitar fácilmente desde el modelo simple del TSP hasta el OLRP, pasando por el MTSP, CVRP y MCVRP. El aspecto pedagógico consiste en que la presentación de los problemas debe permitir apreciar el crecimiento gradual del modelo clásico del TSP, a través de restricciones, parámetros y variables adicionales, así como modificaciones a la función objetivo, hasta convertirse en los problemas subsecuentes. De esta forma, un estudiante de maestría, doctorado, o en general cualquier lector interesado, podría experimentar con la inclusión y exclusión de restricciones en el modelo para visualizar el impacto sobre los resultados obtenidos.The route scheduling problem in a transport company generally considers several goods distribution scenarios which, in turn, constitute different degrees of complexity in its programming. A common scenario is to establish the shortest route for the distribution of a set of products through a single vehicle. However, there are much more complex scenarios to model, where several vehicles departing from different points are considered in order to distribute the goods to a set of customers, time windows, simultaneous delivery and collection, and first delivery and return collection. This book presents a set of problems typical of optimal route scheduling, whose models have been studied, defined, proposed and evaluated in the development of the project entitled: Computational tool for optimal route scheduling in a freight transport company, considering different distribution strategies for products with code 6-19-5, carried out with the support of the Technological University of Pereira and its Vicerrectory for Research, Innovation and Extension. These models are concatenated in a pedagogical and gradual way, with the aim of moving easily from the simple model of the TSP to the OLRP, passing through the MTSP, CVRP and MCVRP. The pedagogical aspect is that the presentation of the problems should allow us to appreciate the gradual growth of the classic TSP model, through restrictions, parameters and additional variables, as well as modifications to the objective function, until it becomes the subsequent problems. In this way, a master's or doctoral student, or in general any interested reader, could experiment with the inclusion and exclusion of restrictions in the model to visualize the impact on the results obtained.CONTENIDO Introducción...................................................................................7 1 Problema del vendedor viajero...............................................15 1.1. Descripción formal del TSP...........................................17 1.2. Modelo con sub-tours ....................................................19 1.2.1. Implementación del TSP con sub-tours....................21 1.3. Modelos sin sub-tours....................................................28 1.3.1. TSP basado en flujo de vehículos...............................31 1.3.2. TSP basado en arborescencia .....................................35 1.3.3. TSP basado en flujo de mercancía .............................50 1.3.3.1. Abordaje de Miller, Tucker y Zemlin (MTZ) para representar el flujo de mercancía neta inyectada en el vértice i:...........51 1.3.3.2. Abordaje de Finke, Claus y Gunn (FCG) para representar el flujo de mercancía a trav´es del eje (i, j):......................................53 1.3.3.3. Abordaje de Baldacci, Hadjiconstantinou y Mingozzi (BHM) para representar los dos flujos en un mismo grafo orientado:......................................................................................56 2 Problema de múltiples vendedores viajeros..........................65 2.1. Descripción formal del MTSP.......................................66 2.2. MTSP basado en abordaje MTZ ...................................67 2.3. MTSP basado en arborescencia ....................................70 2.4. MTSP basado en el abordaje BHM...............................72 3 Problema de ruteo de vehículos con capacidad ...................79 3.1. Descripción formal del CVRP.......................................80 3.2. CVRP basado en arborescencia ....................................83 3.3. CVRP basado en el abordaje BHM...............................86 3.4. CVRP con ventanas de tiempo (abordaje BHM)........90 4 Problema de ruteo abierto considerando ubicación de depósitos.......................................................................................99 4.1. Descripción formal del OLRP.....................................101 4.2. OVRP multi-depósito...................................................109 4.3. MDOVRP con restricción de distancia......................109 5 Problema de ruteo de vehículos con recogida al regreso..119 5.1. Descripción formal del VRPB.....................................123 5.2. VRPB multi-depósito ...................................................132 5.3. Descripción formal del MDVRPB..............................134 6 Problema de ruteo de vehículos eléctricos con recogida al regreso.........................................................................................147 6.1. Formulación para el EVRPB........................................151 6.2. Metodología de inicialización para.............................161 obtener una soluci´on factible............................................161 6.2.1. Solución Básica Inicial...............................................163 6.2.2.1. Factibilidad de la ruta.............................................165 6.2.2.2. Construcción del grafo auxiliar ............................167 6.2.2.3. Factibilidad del SPP................................................169 6.2.3. Modelo matemático del SPP.....................................171 6.3. Búsqueda local Iterada .................................................171 6.3.1. Operadores de mejora ...............................................173 6.3.1.1. Operador de vecindad intra-ruta..........................174 6.3.1.2. Operador de vecindad inter-ruta..........................174 6.4. Resultados computacionales........................................175 Bibliografía .................................................................................179 Índice general.............................................................................18

A population-based algorithm for the multi travelling salesman problem

This paper presents the implementation of an efficient modified genetic algorithm for solving the multi-traveling salesman problem (mTSP). The main characteristics of the method are the construction of an initial population of high quality and the implementation of several local search operators which are important in the efficient and effective exploration of promising regions of the solution space. Due to the combinatorial complexity of mTSP, the proposed methodology is especially applicable for real-world problems. The proposed algorithm was tested on a set of six benchmark instances, which have from 76 and 1002 cities to be visited. In all cases, the best known solution was improved. The results are also compared with other existing solutions procedure in the literature

AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE PALETIZADO DE LA CELDA HAS-200

El sistema HAS-200 se ha desarrollado teniendo en cuenta las necesidades que la industria requiere en capacitación, dado los altos niveles de automatización que se están implantando. La versatilidad y diseño de este sistema logran representar una planta de fabricación con todos los procesos de una manera real, en este proyecto se abordo un proceso que en la versión actual de la maquina no se tenía contemplado, pero si hace parte de todas las industrias y es el final de cualquier línea de producción, el paletizado, que consiste en disponer los productos finales de tal manera que se facilite su proceso de embalaje, despacho y control de almacén. El desarrollo se fundamento en la base de datos que maneja la HAS-200, en esta se encuentra toda la información referente a la producción incluyendo la identificación del cliente para quien se ordeno el producto, que fue el parámetro escogido para realizar el proceso de paletizado. Como resultado se obtuvo una aplicación capaz de realizar la conexión con la base de datos, para accesarla y realizar la consulta pertinente además de visualizar  el estado del almacén, la automatización se implemento con un brazo robótico y los elementos de sensado e identificación del producto, alcanzando una autonomía total del proceso, obteniendo con esto un nuevo modulo para la celda de fabricación flexible, y cerrando por completo el ciclo de producción que se pretende emular mediante la HAS-200