Diseño e implementación de un algoritmo Metaheurístico Grasp para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad de carga
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Date
2012
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
El problema de ruteo de vehículos con capacidad (V.R.P.) consiste en, dado un conjunto de clientes y depósitos dispersos geográficamente y una flota de vehículos, determinar un conjunto de rutas optimas de reparto que permitan satisfacer la demanda de clientes. Desde el punto de vista algorítmico, son problemas de optimización combinatoria de alta complejidad debido a la gran cantidad de posibles soluciones existentes que se podrían establecer por las conexiones entre el punto de origen (depósitos) y los puntos destino (clientes). En la presente tesis el objetivo es implementar un algoritmo metaheurístico GRASP que permita resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad uniforme considerando la demanda compartida, es decir, en caso que el cliente tenga mayor demanda que la capacidad del vehículo de reparto; además se realiza una mejora de la solución utilizando un algoritmo de búsqueda local 2-Opt. En este proyecto se compara la solución obtenida por el algoritmo GRASP con una solución voraz y una solución aleatoria. Los resultados obtenidos comprueban que la solución generada por el algoritmo GRASP obtiene mejores resultados que un algoritmo voraz o un algoritmo aleatorio
Description
The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) consists of a set of geographically dispersed customers and warehouses and a fleet of vehicles, to determine an optimal set of paths of distribution to meet the demand of customers. From the algorithmic standpoint, combinatorial optimization problems are highly complex due to the large number of existing solutions that could be set by the connections between the point of origin (deposits) and destination points (customers). In this thesis the objective is to implement an algorithm GRASP heuristic that allows address the vehicle routing problem with capacity shared even considering the demand, it means, if the client has more demand than the capacity of the delivery vehicle. An improvement is made from the solution using a local search algorithm 2-Opt. This project compares the solution obtained by the GRASP algorithm with a greedy solution and a random solution. The results obtained confirm that the solution generated by the GRASP algorithm performs better than a greedy algorithm or a random algorithm
Keywords
Algoritmo Metaheurístico Grasp, Ruteo de vehículos