Design of a hybridization between the tabu search metaheuristic and the PAES algorithm to solve a multi-depot, multi-product, and bi-objective green vehicle routing problem

Abstract

El problema de ruteo de vehículos (VRP) es un problema clásico en los estudios de logística. Una de las variantes más importantes dentro de este problema se denomina Green Vehicle Routing Problem (GVRP), en el que se consideran aspectos ambientales al diseñar rutas de entrega de productos. Esta variante surge debido a los altos niveles de contaminación que producen los vehículos de transporte, por lo que es una variación cuyo estudio representa un impacto vital en la actualidad. Este proyecto considerará un GVRP y se desarrollará considerando las características de multidepósito (MDVRP) y multiproducto (VRPMP) para minimizar la distancia recorrida y las emisiones de CO2.Para resolver el problema se propone una hibridación entre la clásica metaheurística de búsqueda tabú y el algoritmo PAES para generar la frontera de Pareto de ambos objetivos. Se formula y desarrolla un modelo de programación lineal mixta entera para que cada función objetivo tenga un punto óptimo de comparación para la eficiencia del algoritmo propuesto. Además, se implementa el algoritmo del vecino más cercano para comparar la metaheurística propuesta con una heurística teórica.La metaheurística se parametrizó a través de un análisis determinista. A partir de allí, se llevaron a cabo dos experimentos computacionales, uno para instancias pequeñas y otro para instancias grandes. El experimento para instancias pequeñas mostró que la GAP de cada extremo de la frontera con respecto al modelo MILP es en promedio 0,73%. Para instancias grandes, la metaheurística mejora en un 0,1% los resultados presentados por el modelo MILP, mostrando que la metaheurística proporciona soluciones casi óptimas más cercanas en menos tiempo computacional. Además, la metaheurística, en comparación con la heurística de vecindad más cercana, mejora en un 44,21% los resultados de emisiones y en un 3,88% los costos. Todos estos resultados demuestran la efectividad de la metaheurística.Vehicle routing problem (VRP) is a classic problem in logistics studies. One of the most important variations within this problem is called Green Vehicle Routing Problem (GVRP), in which environmental aspects are considered when designing product delivery routes. This variant arises due to the high levels of pollution produced by transport vehicles, so it is a variation whose study represents a vital impact nowadays. This project will consider a GVRP and will be developed considering the characteristics of multi-depot (MDVRP) and multi-product (VRPMP) to minimize the distance traveled and CO2 emissions. To solve the problem, a hybridization is proposed between the classic tabu search metaheuristic and the PAES algorithm to generate the Pareto frontier of both objectives. An integer mixed linear programming model is formulated and developed for each objective function to have an optimal point of comparison for the efficiency of the proposed algorithm. Also, the nearest neighbor algorithm is implemented to compare the proposed metaheuristic with a theoretical heuristic. The metaheuristic was parametrized through a deterministic analysis. Thence, two computational experiments were carried out, one for small and the other for large instances. The experiment for small instances showed that the GAP of each extreme of the frontier compared to the MILP model is on average 0,73%. For large instances, the metaheuristic improves in 0,1% the results presented by the MILP model showing that the metaheuristic provides more closer near-optimal solutions in less computational time. Besides, the metaheuristic, in comparison with the nearest neighborhood heuristic, improves in 44,21% the results of emissions and in 3,88% the costs. All these results demonstrate the effectivess of the metaheuristic.Ingeniero (a) IndustrialPregrad