Algoritmo evolutivo para resolver el problema de enrutamiento de vehículos tiempo dependiente con ventanas de tiempo en una compañía del sector de alimentos y bebidas en Colombia

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dc.contributor.advisorRivera Agudelo, Juan Carlosspa
dc.contributor.authorRamírez Guilombo, Camilo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailcramirezg6@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2023-08-15T18:01:31Z
dc.date.available2023-08-15T18:01:31Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionLa optimización de rutas es un problema común en muchas empresas del sector de transporte y logística, donde la exigencia de los clientes en términos de cumplimiento en cantidades y tiempos de entrega ha tomado gran relevancia. En este proyecto se presenta un caso de estudio en la industria de alimentos y bebidas enfocado en solucionar el problema de enrutamiento de vehículos con ventanas de tiempo y tiempos de viaje dependientes del tiempo de realización conocido como TDVRPTW (sigla de Time Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows). El objetivo principal es encontrar las rutas de distribución más cortas, que permitan minimizar el costo total de distribución. El TDVRPTW es una variante del problema VRP (Vehicle Routing Problem), donde es necesario que los clientes sean atendidos en las ventanas de tiempo en los que ellos están dispuestos a recibir el producto, teniendo en cuenta que el tiempo de distribución es dependiente del tráfico de vehículos que tiene una ciudad en una hora del día específica. Este problema pertenece a los de tipo NP-Hard, por lo que es necesario contar con un modelo eficiente y efectivo para solucionarlo, debido a la complejidad que representa su solución bajo métodos exactos. Para solucionar el caso aplicado se utiliza uno de los métodos heurísticos que ha demostrado ser eficiente para resolver modelos teóricos en la literatura, el cual corresponde a una técnica de Algoritmos Evolutivos. Para determinar las sub rutas óptimas, se aplica el algoritmo Order First Split Second, técnica que garantiza optimalidad dentro de la selección de sub rutas en un cromosoma dado. El algoritmo es probado para resolver el problema de enrutamiento de vehículos en una ciudad de Colombia, generando planes de distribución para la empresa en cuestión y es comparado con la metodología actual utilizada en la empresa, en la cual se utiliza un software que no permite tener en cuenta la dependencia del tiempo ni las ventanas horarias de los clientes. Los resultados muestran una reducción en la solución del problema del 10\% en comparación con la estrategia actual, fundamentado en la capacidad del algoritmo propuesto de considerar mayores restricciones y la capacidad de tener en cuenta distancias reales medidas en tiempo de desplazamiento del vehículo y no la distancia euclidiana entre nodos.spa
dc.identifier.ddc519.77 R173
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/32790
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectOptimizaciónspa
dc.subjectHeurísticosspa
dc.subjectEnrutamiento de vehículosspa
dc.subjectAlgoritmos genéticosspa
dc.subjectVRPspa
dc.subject.lembABASTECIMIENTO Y DISTRIBUCIÓNspa
dc.subject.lembINDUSTRIAS ALIMENTICIASspa
dc.subject.lembMINERÍA DE DATOSspa
dc.subject.lembANÁLISIS DE REDES (PLANIFICACIÓN)spa
dc.subject.lembALGORITMOS (COMPUTADORES)spa
dc.titleAlgoritmo evolutivo para resolver el problema de enrutamiento de vehículos tiempo dependiente con ventanas de tiempo en una compañía del sector de alimentos y bebidas en Colombiaspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaOtrospa

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