Aplicación de un algoritmo randomizado a un problema real de enrutamiento de vehículos heterogéneos

La problemática del enrutamiento de vehículos cobra cada vez más importancia en el plano empresarial y estatal. Esta área de estudio ha experimentado grandes avances teóricos, pero se ha mantenido a cierta distancia de la práctica. La mejora en las técnicas para obtener soluciones factibles y de calidad está permitiendo aplicar resultados teóricos en la resolución de escenarios reales. En este estudio, se presenta la resolución de un problema de enrutamiento de vehículos con una flota heterogénea utilizando un algoritmo que combina una heurística clásica con un factor aleatorio y una memoria temporal de las mejores rutas encontradas. El experimento se ha ejecutado con los datos de una empresa española de distribución con más de 370 tiendas en el noreste de España. Los resultados reflejan mejoras con respecto al plan de rutas concebido de forma manual por los expertos de la empresaPeer ReviewedPreprin

When to carry eccentric products? Optimal retail assortment under consumer returns

To understand whether retailers should consider consumer returns when merchandising, we study how the optimal assortment of a price-taking retailer is influenced by its return policy. The retailer selects its assortment from an exogenous set of horizontally differentiated products. Consumers make purchase and keep/return decisions in nested multinomial logit fashion. Our main finding is that the optimal assortment has a counterintuitive structure for relatively strict return policies: It is optimal to offer a mix of the most popular and most eccentric products when the refund amount is sufficiently low, which can be viewed as a form of risk sharing between the retailer and consumers. In contrast, if the refund is sufficiently high, or when returns are disallowed, optimal assortment is composed of only the most popular products (a common finding in the literature). We provide preliminary empirical evidence for one of the key drivers of our results: more eccentric products have higher probability of return – conditional on purchase. In light of our analytical findings and managerial insights, we conclude that retailers should take their return policies into account when merchandising.assortment planning, product variety management, product returns, nested logit

On the improvement of blood sample collection at clinical laboratories

Background: Blood samples are usually collected daily from different collection points, such hospitals and health centers, and transported to a core laboratory for testing. This paper presents a project to improve the collection routes of two of the largest clinical laboratories in Spain. These routes must be designed in a cost-efficient manner while satisfying two important constraints: (i) two-hour time windows between collection and delivery, and (ii) vehicle capacity. Methods: A heuristic method based on a genetic algorithm has been designed to solve the problem of blood sample collection. The user enters the following information for each collection point: postal address, average collecting time, and average demand (in thermal containers). After implementing the algorithm using C programming, this is run and, in few seconds, it obtains optimal (or near-optimal) collection routes that specify the collection sequence for each vehicle. Different scenarios using various types of vehicles have been considered. Unless new collection points are added or problem parameters are changed substantially, routes need to be designed only once. Results: The two laboratories in this study previously planned routes manually for 43 and 74 collection points, respectively. These routes were covered by an external carrier company. With the implementation of this algorithm, the number of routes could be reduced from ten to seven in one laboratory and from twelve to nine in the other, which represents significant annual savings in transportation costs. Conclusions: The algorithm presented can be easily implemented in other laboratories that face this type of problem, and it is particularly interesting and useful as the number of collection points increases. The method designs blood collection routes with reduced costs that meet the time and capacity constraints of the problem.Alex Grasas and Helena Ramalhinho acknowledge financial support from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, through the Severo Ochoa Programme for Centres of Excellence in R&D (SEV-2011-0075). The work of Luciana S. Pessoa was partially supported by HAROSA@IB (CYTED2010-511RT0419

Aplicación de un algoritmo randomizado a un problema real de enrutamiento de vehículos heterogéneos

La problemática del enrutamiento de vehículos cobra cada vez más importancia en el plano empresarial y estatal. Esta área de estudio ha experimentado grandes avances teóricos, pero se ha mantenido a cierta distancia de la práctica. La mejora en las técnicas para obtener soluciones factibles y de calidad está permitiendo aplicar resultados teóricos en la resolución de escenarios reales. En este estudio, se presenta la resolución de un problema de enrutamiento de vehículos con una flota heterogénea utilizando un algoritmo que combina una heurística clásica con un factor aleatorio y una memoria temporal de las mejores rutas encontradas. El experimento se ha ejecutado con los datos de una empresa española de distribución con más de 370 tiendas en el noreste de España. Los resultados reflejan mejoras con respecto al plan de rutas concebido de forma manual por los expertos de la empresaPeer Reviewe

Aplicación de un algoritmo randomizado a un problema real de enrutamiento de vehículos heterogéneos

La problemática del enrutamiento de vehículos cobra cada vez más importancia en el plano empresarial y estatal. Esta área de estudio ha experimentado grandes avances teóricos, pero se ha mantenido a cierta distancia de la práctica. La mejora en las técnicas para obtener soluciones factibles y de calidad está permitiendo aplicar resultados teóricos en la resolución de escenarios reales. En este estudio, se presenta la resolución de un problema de enrutamiento de vehículos con una flota heterogénea utilizando un algoritmo que combina una heurística clásica con un factor aleatorio y una memoria temporal de las mejores rutas encontradas. El experimento se ha ejecutado con los datos de una empresa española de distribución con más de 370 tiendas en el noreste de España. Los resultados reflejan mejoras con respecto al plan de rutas concebido de forma manual por los expertos de la empresaPeer Reviewe