Esta tesis aborda un Ærea de investigacin relativamente nueva y prometedora que combina el problema de rutas de vehculos con un problema de carga bidimensional (2L-VRP). La combinacin de estos dos problemas clÆsicos estÆ presente en algunas actividades de transporte del mundo real, en las cuales no es posible apilar la mercanca debido a su fragilidad, peso o dimensiones. Al contrario que la mayora de las metodologas que han sido publicadas hasta el momento, en las cuales se emplea un esquema de dos etapas secuenciales para resolver el problema completo, en esta tesis se han propuesto diferentes algoritmos basados en un enfoque integrado, que es capaz de considerar simultÆneamente el problema de generacin de rutas y el problema de carga asociado.
Partiendo del problema bÆsico de rutas de vehculos con restriccin de carga en dos dimensiones (2L-CVRP), se ha ido enriqueciendo el modelo mediante la incorporacin de aspectos relevantes de la realidad del transporte de mercancas, entre los que destacan:
• La posibilidad de rotar los elementos mientras estÆn siendo cargados en el vehculo, un supuesto realista rara vez considerado en la literatura cientca.
• La heterogeneidad de la ota de vehculos usados en la distribucin de la mercanca a los clientes, considerando costes jos y variables asociados a cada uno de los tipos de vehculos.
• La restriccin de carga secuencial, que relaciona el orden en el cual se visitan los clientes en la ruta, con la posicin que ocupan los artculos en los vehculos.
• La entrega y recogida agrupada de mercanca, dentro de la misma ruta de transporte.
De tal manera que, se han resuelto nuevas variantes o extensiones del problema, que no haban sido abordadas previamente en la literatura cientca, como son:
• El problema de rutas de vehculos con restriccin de carga en dos dimensiones y ota heterogØnea, 2L-HFVRP, en las versiones de carga no orientadas (con rotacin).
• El problema de rutas de vehculos con restriccin de carga en dos dimensiones incluyendo entrega y recogida agrupadas, 2L-VRPCB.
La metodologa basada en la conversin de heursticas deterministas en estocÆsticas mediante la aleato-riedad sesgada, constituye la esencia comœn para los distintos algoritmos propuestos. La eciencia de los mismos, queda demostrada mediante un conjunto amplio de experimentos computacionales.
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