Optimización de rutas en la recolección de residuos tecnológicos

• Lopez, Miguel ^[1] ; Villagra, Andrea ^[1] ; Pandolfi, Daniel ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de la Patagonia Austral

     Universidad Nacional de la Patagonia Austral

     Argentina

     
• Localización: Informe Científico Técnico UNPA, ISSN-e 1852-4516, Vol. 14, Nº. 3, 2022, págs. 108-123
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimisation of technological waste collection routes
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• Resumen
  • español

    La creciente demanda en el uso las tecnologías de la información y comunicación han revolucionado nuestra vida cotidiana, sin embargo, han contribuido a aumentar las preocupaciones ambientales y sociales. La aceleración de factores como el agotamiento y escasez de recursos, daños ambientales, uso de agua y energía, y un incremento insostenible de desechos tecnológicos en zonas urbanas, se ha convertido en una preocupación para el gobierno. El sostenimiento del ritmo de consumo depende de estrategias que permitan el reciclaje de los desechos y el fortalecimiento de una economía circular realizando un cambio sistémico, en la investigación y la innovación, tanto tecnológica como logística.

    Dada la importancia de la recolección y transporte de los residuos, abordamos en este trabajo la programación de la logística de recolección de residuos tecnológicos que corresponde al problema de enrutamiento de vehículos (Vehicle Routing Problem, VRP). Se aplican dos metaheurísticas poblaciones, el algoritmo genético celular (en inglés, Cellular Genetic Algorithm – cGA) y el algoritmo de Optimización basada en Colonia de Hormigas (en inglés, Ant Colony Optimization - ACO) usados en la generación de recorridos óptimos para la recolección de estos residuos. Además, se utilizan instancias de las ciudades de Caleta Olivia y Comodoro Rivadavia con diferentes escenarios de recolección. El algoritmo ACO muestra la obtención de las mejores rutas (las que minimizan los kilómetros recorridos) comparadas con las obtenidas por cGA. Se realizan análisis estadísticos que confirman estos resultados.

  • English

    The growing demand for the use of information and communication technologies has not only  revolutionized our daily lives but it has also contributed to increasing environmental and social concerns. Accelerating factors such as resource depletion and scarcity, environmental damage, use of water and energy, and an unsustainable increase in technological waste in urban areas have become a concern for the government. Sustaining the pace of consumption depends on strategies that enable the recycling of waste and the strengthening of a circular economy through systemic change, research, and innovation, both technological and logistical.

    Given the importance of waste collection and transportation, in this paper we address the scheduling of technological waste collection logistics corresponding to the Vehicle Routing Problem (VRP). We show the application of two population metaheuristics, the Cellular Genetic Algorithm (cGA) and the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm used in the generation of optimal routes for the collection of this waste. Real instances from the cities of Caleta Olivia and Comodoro Rivadavia with different collection scenarios are used. The ACO algorithm shows the best routes that minimize the kilometers traveled when compared to those obtained by cGA. Statistical analyses are carried out to confirm these results.