El problema de ruteo vehicular (VRP) es un tema de gran interés académico y práctico, permite reducir las distancias, tiempos o costos presentes en las actividades de la cadena logística que pueden generar un impacto significativo y afectar el buen desempeño organizacional. Este documento propone un modelo de ruteo clásico TSP con capacidad vehicular heterogénea, con el fin de minimizar la distancia total recorrida en el transporte de recolección de maíz para el distrito de riego RUT en el Valle del Cauca. Asignando un total de 95 predios maiceros a unas rutas específicas de recolección. En una primera fase se diagnostica la situación actual de recolección del distrito de riego RUT, se implementa una clasificación ABC para la priorización de predios. En la segunda fase se propone el modelo de Carlos Quintero (2020), para dar solución al problema actual de recolección de maíz. se utilizó un lenguaje de programación matemática AMPL empleando el solver GUROBI bajo el entorno de desarrollo académico AMPL IDE como método de validación, realizando corridas que contemplaban los 20 nodos, posteriormente en la tercera fase se implementa una heurísticas constructiva asociada al método de los ahorros o Clark & Wright para resolver el problema de los 95 predios, el algoritmo se replicó utilizando el desarrollador de software de código abierto ANACONDA y el entorno de desarrollo SPYDER utilizando el lenguaje de programación PYTHON implementando una prueba base y 2 escenarios. Evidenciándose un disminución de 14% del costo total. Este trabajo pretende demostrar como la optimización de rutas a través de la programación matemática puede reducir las distancias y costos de la logística de distribución de una empresaPregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIA
