Modelos de Ruteo de Vehículos

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Introducción a la Investigación de Operaciones
Advertisements

Integrantes Juan Marcelo Ferreira Aranda Silvano Christian Gómez
Integrantes Juan Marcelo Ferreira Aranda Silvano Christian Gómez
Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEA)
TSP, QAP, VRPTW: Resolución mediante Algoritmos MOEA: SPEA, NSGA y Algoritmos MOACO: M3AS, MOACS. Integrantes Juan Marcelo Ferreira Aranda
¿Por que estudiar búsquedas?
PRINCIPALES INDICADORES LOGISTICOS EN TRANSPORTE LOCAL
Diseño óptimo de recorridos y frecuencias para transporte público
Grupo 4 Matías Melgar Pablo Carbonell
OPTIMIZACIÓN EN REDES EN ALGUNOS PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN PUEDE SER ÚTIL REPRESENTAR EL PROBLEMA A TRAVÉS DE UNA GRÁFICA: ruteo de vehículos, distribución.
Expresión de un problema de programación lineal Aplicaciones de la programación lineal Soluciones de un problema lineal Resolución gráfica de un problema.
Si usted no conoce desde que punto en la ciudad un cliente solicita sus servicios ni en que momento, no puede generar a priori las rutas para sus vehículos,
Investigación Algorítmica
Metaheurísticas para el Diseño de Redes Multioverlay Robustas
Técnicas heurísticas para resolver el problema de ruteo de vehículos
Metaheurística ACO Aplicada a Problemas de Planificación en Entornos Dinámicos de San Pedro M., Pandolfi D., Lasso M., Villagra A. Laboratorio de Tecnologías.
MODULO TSP El TSP (Traveling Salesman Problem) se refiere al caso en que tenemos un solo depósito, un solo vehículo, N clientes que requieren servicio.
Método grafico punto esquina
Introducción a las Metaheurísticas
Pablo Musso ARTech Algoritmos Genéticos con GeneXus.
Introducción a los Métodos Cuantitativos en Logística Gladys Maquera Roberto D. Galvão I COPIOS Lima, 03 al 05 de noviembre de 2009.
Eidelman, Adrián Pablo Valdez Lerena, Alejandro
Modelos de Programación Entera - Heurísticas
Teoría de Grafos.
DECISIONES SOBRE EL TRANSPORTE
Métodos Constructivos Gladys Maquera I COPIOS 03 al 05 de noviembre de 2009.
Tutorial SOFTWARE LINGO 8.0
Modelos Cuantitativos
El objetivo de la prestación del servicio de limpia es: »proteger la salud pública y el medio ambiente. al menor costo.
Gerenciamiento Técnico de Proyectos
EXPANSIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE Universidad Tecnológica de Pereira
Clase 2, Parte 2: Métodos Tradicionales de Optimización y Búesqueda

Trabajo presentado por: LUIS FERNANDO OBANDO ING
Optimización Combinatoria usando Algoritmos Evolucionistas Problemas de Optimización. Idea: Encontrar una solución "factible" y "óptima" de acuerdo a algún.
Integrantes: Allan Peñafiel Mera Cristóbal Villao Mendoza
Investigación Algorítmica
GESTIÓN DE LA CADENA LOGÍSTICA JUNTOS CONTRIBUIMOS CON EL DESARROLLO DEL PAÍS Para uso restringido de las entidades participantes del Convenio Marco No.
M.S.C. Ivette Hernández Dávila
Diseño y análisis de algoritmos
Diplomado en Logística de Negocios
Complejidad de los problemas de decisión
PROGRAMACIÓN LINEAL.
Scheduling Problem ¿Cuándo y dónde debo hacer cada trabajo ?
 Fundada el 13 de enero de  Creada con el fin de satisfacer la demanda del mercado institucional.  Ubicada en la avenida Guayabal en la carrera.
Bogotá, 14 de Febrero 2008 EL USO DE LA TECNOLOGÍA DE RUTEO PARA LA OPTIMIZACIÓN EN REPARTO.
Simulated Annealing Rafael Fernández Fernando García.
Solving the capacitated location-routing problem by a GRASP complemented by a learning process and a path relinking Christina Prins, Caroline Prodhon,
“A hybrid VNS/Tabu search Algorithm for apportioning the European Parliament” Villa, Lozano, Racero, Canca, LNCS 3906, Problema: Como distribuir.
Análisis y optimización de rutas de lectura de medidores para la EMPRESA ELÉCTRICA REGIONAL CENTROSUR Autor: Raúl Xavier Romero Verdugo. Co-autor: Dr.
EVALUACIÓN ARTÍCULO Andrés Jaque Pirabán.
Modelos Cuantitativos
Programación Matemática
Propuesta del algoritmo
Google Maps para la Optimización de Rutas
DECISIONES SOBRE EL TRANSPORTE
7/15/2015 Seminario Optimización para la toma de decisiones, Sevilla 5 de junio de Optimización en el Transporte Ferroviario Juan Antonio Mesa,
Búsqueda en Vecindades Variables (Variable Neighborhood Search - VNS)
Investigación Algorítmica
El Poder de la Sonrisa.
ASESOR: DRA. ADA MARGARITA ALVAREZ SOCARRAS UNIVERSIDAD AUTONOMA DE NUEVO LEON ALUMNA: ARACELI LIZARRAGA LOPEZ UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SINALOA Monterrey.
INVESTIGACION OPERATIVA
Ubicación de Instalaciones Logísticas. Problema de Transporte Variables x ij.
Modelo de simulación-optimización para el mejoramiento de políticas de inventario en una empresa del sector plástico Juan Esteban de la Calle Echeverri.
7 Decisiones sobre el transporte
Investigación Algorítmica
Investigación Algorítmica ChasquiSoft. Integrantes Contreras Ames, Roy Carlos Gaspar Calle, Ronald Urlich Ames, Rafael Paredes.
Héctor Arnoldo López Zamorano
Ejemplo nº1 En una fábrica de cerveza se producen dos tipos: rubia y
Modelo de Costos Servicios de Transporte Logística 2014 Aldo Cea Ramírez.
Transcripción de la presentación:

Modelos de Ruteo de Vehículos Logística / AACR 2014

Caracterización de un Problema de Ruteo

Caso Problema Vendedor Viajero TSP: Travelling Salesman Problem

Distancias Euclidianas Aplicación de Heurística: Vecino Más Cercano Tarea: Aplicar Heurística Vecino Más Lejano

Obteniendo Rutas: Distancia Total = 29,65 Km (solución óptima) TAREA: Resolver Problema Programación Lineal y encontrar ruta óptima

Caso: Fábrica distribuye a clientes Flota Disponible: 3 camiones de capacidad de 10 toneladas c/u.

Tabla de Distancias Demanda por Cliente

Formulando el Modelo

Restricciones (1)

Restricciones (2)

Restricciones (3)

Restricciones (4)

Restricciones (5)

Función Objetivo Problemas con más de 500 restricciones!!

Heurística: Ahorros de Clarke &Wright Versión Secuencial:

Solución: Caso Fábrica - Clientes Paso 0:

Matriz de Ahorros Paso 1: Valor 35 : Tramo C5-C6, Si Ruta 0-C5-0 con distancia 44 Km y 0-C6-0 con distancia 40 Km se unen la distancia se reduce a 22+7+20 = 49 Km, generándose un ahorro de 35 Km. La unión de las rutas es factible dado que los pedidos de los dos clientes suman 3 + 3 = 6 ton lo que no excede la capacidad del camión de 10 ton. Por lo tanto ruta resultante es 0-C5-C6-0

Continuación…

Continuando…

Solución Heurística de Ahorros Distancia Total Recorrida: 173 Km

Modelo Genérico de Flota Homogénea (VRP: Vehicle Routing Problem)

Restricciones (1)

Restricciones (2)

Función Objetivo

Modelo Flota Heterogénea (FSMVRP: Fleet Size and Mixed Vehicle Routing Problem)

Variables de Decisión

Restricciones (1)

Restricciones (2)

Restricciones (3)

Función Objetivo

Modelo Flota Heterogénea (FSMVRP: Fleet Size and Mixed Vehicle Routing Problem)

Modelo Genérico Flota Heterogénea con Ventanas de Tiempo (VRPTW: Vehicle Routing Problem with Time Window)

Parámetros

Variables de Decisión

Restricciones (1)

Restricciones (2)

Restricciones (3)

Restricciones (4)

Restricciones (5)

Función Objetivo (1)

Función Objetivo (2)

Heurísticas Clásicas para VRP Heurísticas de Ahorros (Clark and Wright) Heurísticas de Inserción (Secuencial, Paralelo) Heurística Asignar Primero, Rutear Después Heurística Rutear Primero, Asignar Después Heurística de Mejoramiento Otras

Software de Ruteo Casos de Uso UML

Diagrama de Clases Problema de Ruteo

Metaheurísticas Algoritmo de Hormigas (Ant Systems) Búsqueda Tabú (Tabu Search) Algoritmos Genéticos

Modelos de Ruteo de Vehículos Logística / AACR 2013