Solución a problemas de enrutamiento de vehículos optimizando en VRP simulator 1.00.7 y simulado en arena

El Problema de Ruteo Vehicular, tiene numerosas aplicaciones en las operaciones logísticas de los sectores industriales, banca, transporte, producción, etc. El VRP es un problema de programación entera, el cual cae dentro de la categoría de estos problemas, debido a que la complejidad computacional...

Full description

Autores:
Picón Casadiego, Augusto Andrés
Salazar Mazo, Juan Camilo
Velásquez Pastor, Luis Roberto
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25004
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/25004
Palabra clave:
650 - Gerencia y servicios auxiliares::658 - Gerencia general
Logística
Optimización
Simulación
Gestión logística
Simulación por computadores
Vehículos industriales
Rights
closedAccess
License
http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
Description
Summary:El Problema de Ruteo Vehicular, tiene numerosas aplicaciones en las operaciones logísticas de los sectores industriales, banca, transporte, producción, etc. El VRP es un problema de programación entera, el cual cae dentro de la categoría de estos problemas, debido a que la complejidad computacional para resolver este problema se incrementan exponencialmente de acuerdo al número de variables involucradas. Los métodos de solución para el VRP son diversos, entre los cuales encontramos los exactos y los heurísticos. al desarrollar el esquema investigativo bajo el derrotero descriptivo y de investigación analítica, se aprehenden los resultados tomando como punto de partida un modelo híbrido con ventanas de tiempo, el cual se estructura en la capacidad de los vehículos, sumando la cantidad de los autos poseídos y a la vez percibiendo la cantidad de los clientes establecidos para con ello optimizar cada una de las rutas con base en las variables de tiempo, trayecto y distancia indicadas para cada automotor, o más específicamente, en los tiempos de atención y en la selección de los trayectos a recorrer con el mínimo de distancia y el mínimo de vehículos. en relación con lo antes planteado, se establecen los parámetros de solución a simular, estos, que seleccionada la ruta más óptima para ?X? vehículos con ?Y cantidad de clientes se aplica un modelo en ARENA con distribuciones normales o proyectivas reales y se analizó de manera sistemática cómo podrían influir las variantes en cuanto a los tiempos de atención y si se afectan o modifican las constantes de distancia recorrida por un vehículo de un cliente ?I? a un cliente ?J?, o los cambios por circunstancias como por ejemplo: embotellamientos o adopción de rutas inesperadas, frente a esto se estudia el desarrollo, disposición o la agilidad del cliente para atender y resolver, y la capacidad de los vehículos para hacer determinados recorridos.