Diseño de una técnica de solución que optimice la distribución de alimentos desde múltiples centros de procesamiento a colegios
Las operaciones de distribución y transporte juegan un papel muy importante en la logística. El problema de enrutamiento de vehículos tiene el objetivo de programar un conjunto de rutas que atenderán a un grupo de clientes geográficamente dispersos. En otras palabras, debe decidirse qué vehículo ati...
| Autor Principal: | Arellano Sánchez, Angie Marcela |
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| Otros Autores: | Bermúdez Medina, Andrea Katherine, Gómez Bustos, Paula Valeria, González Abello, Valentina |
| Formato: | Trabajo de grado |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Javeriana
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10554/36506 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
Las operaciones de distribución y transporte juegan un papel muy importante en la logística. El problema de enrutamiento de vehículos tiene el objetivo de programar un conjunto de rutas que atenderán a un grupo de clientes geográficamente dispersos. En otras palabras, debe decidirse qué vehículo atiende a cada cliente y desde qué depósito. Este artículo propone una técnica de solución para optimizar la distribución de almuerzos escolares en Bogotá, teniendo en cuenta las restricciones del problema, reduciendo costos y logrando el nivel de servicio esperado (cantidad de escuelas donde se entrega el almuerzo dentro del horario). Vale la pena señalar que la mayoría de los colegios que participan en el programa del gobierno colombiano PAE están ubicadas en el sur de la ciudad, formando parte de una población vulnerable.
La propuesta adicional de este documento es incluir las variaciones Multi-Depot, Capacitado, Ventanas de Tiempo y Estocácidad del VRP tradicional en un problema, con el fin de respetar las restricciones de la aplicación de la vida real e integrar estos problemas previamente estudiados en uno mismo. El proceso de diseño se basó en ISO 13053 de 2012. La solución propuesta es una heurística de Solomon combinada con un algoritmo Tabú Granular programada en C ++. Para probar el rendimiento de la técnica determinista en un entorno estocástico, se realizó un simheuristic para comparar esos resultados teniendo en cuenta los Indicadores clave de rendimiento (KPI) seleccionados (Costo total, Nivel de servicio y Tiempo de demora).
Como resultado, se encontraron soluciones favorables al combinar la heurística seleccionada con la meta heurística de Tabú Granular. La solución tuvo una brecha promedio de 5.97% en comparación con el valor óptimo, con un tiempo de ejecución aceptable. La evaluación entre la solución determinista y estocástica mostró una mejora en los KPI cuando se tiene en cuenta el entorno estocástico. Además, diferentes factores (como la Cantidad de Nodo, la Desviación del tiempo de tránsito y el Costo de Retardo Fijo) se evaluaron en SPSS y se demostró que tienen una influencia significativa en los KPI's, lo que indica que el modelo es sensible a esos factores. |
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