UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD

Fuente: Redalyc
Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: John Willmer Escobar
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad de Medellín 2012
Materias:
Acceso en línea:
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
_version_ 1876471826113101824
author John Willmer Escobar
author_facet John Willmer Escobar
contents UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD John Willmer Escobar Rodrigo Linfati Ingeniería simulado y recocido Problema de localización y ruteo búsqueda granular: algoritmos metaheurísticos Consideramos el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos de abrir depósitos, de los costos de los vehículos usados, y de los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este paper, proponemos una metaheurística basada en simulado y recocido con espacio de búsqueda granular para resolver el problema CLRP. Experimentos computacionales en instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, dentro de tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad mostrando su eficacia. 2012 artículo científico 1692-3324 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=75025842012 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=750 Revista Ingenierías Universidad de Medellín application/pdf Universidad de Medellín Revista Ingenierías Universidad de Medellín (Colombia) Num.21 Vol.11
format Artículo científico
id redalyc_75025842012
institution Redalyc
language es
publishDate 2012
publisher Universidad de Medellín
spellingShingle UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD
John Willmer Escobar
Ingeniería
simulado y recocido
Problema de localización y ruteo
búsqueda granular: algoritmos metaheurísticos
UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD John Willmer Escobar Rodrigo Linfati Ingeniería simulado y recocido Problema de localización y ruteo búsqueda granular: algoritmos metaheurísticos Consideramos el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos de abrir depósitos, de los costos de los vehículos usados, y de los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este paper, proponemos una metaheurística basada en simulado y recocido con espacio de búsqueda granular para resolver el problema CLRP. Experimentos computacionales en instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, dentro de tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad mostrando su eficacia. 2012 artículo científico 1692-3324 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=75025842012 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=750 Revista Ingenierías Universidad de Medellín application/pdf Universidad de Medellín Revista Ingenierías Universidad de Medellín (Colombia) Num.21 Vol.11
title UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD
topic Ingeniería
simulado y recocido
Problema de localización y ruteo
búsqueda granular: algoritmos metaheurísticos
url https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=75025842012