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Búsqueda Adaptativa de Gran Vecindario Metaheurística para el Problema de Ruteo de Vehículos Capacitados con Taquillas de Paquetes

Autores: Saker, Amira; Eltawil, Amr; Ali, Islam

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Búsqueda Adaptativa de Gran Vecindario Metaheurística para el Problema de Ruteo de Vehículos Capacitados con Taquillas de Paquetes


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión logística

Palabras clave

Crecimiento
Comercio electrónico
Gestión logística
Entrega de última milla
Taquillas de paquetes
ALNS

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El crecimiento del comercio electrónico requiere una gestión logística eficiente para abordar los crecientes desafíos de la entrega de última milla. Para superar algunos de los costos de entrega de última milla, los casilleros de paquetes como opción de entrega pueden ser una solución alternativa. Este estudio presenta el Problema de Ruteo de Vehículos Capacitados con Opciones de Entrega (CVRPDO), que incluye la entrega en casilleros. Este problema se resuelve con una Búsqueda Adaptativa en Grandes Vecindarios (ALNS). La solución sugiere algunos operadores específicos de destrucción y reparación e integra estos con varios esquemas de selección. Los resultados del método propuesto se comparan con la solución exacta del modelo MIP del problema para validación. Los valores de la función objetivo mejoraron en un 25%, 30%, 7%, 5% y 6% para 1000, 800, 600, 400 y 200 clientes, respectivamente, al utilizar un tiempo de ejecución de 120 segundos de ALNS en comparación con el modelo MIP con un tiempo de ejecución de 3 horas. El problema CVRPDO implica crear un conjunto de rutas para vehículos que visiten a cada cliente en su ubicación de entrega o entreguen sus paquetes a uno de los casilleros. Estas rutas deben respetar la capacidad de cada vehículo y casillero mientras minimizan los costos totales de ruteo y el número de vehículos utilizados. El problema se resuelve mediante el algoritmo ALNS, que superó al modelo MIP.

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