Modelo de problema de generación de rutas para vehículos de recolección de residuos con viajes múltiples, ventanas de tiempo, entrega dividida, flota heterogénea e instalación intermedia

Este documento aborda una nueva variante del problema de enrutamiento de ubicación, a saber, el LRP de flota heterogéneo con recolección y entrega simultáneas y sobrecargas que no se ha abordado previamente en la literatura. En este problema, la flota heterogénea está compuesta por vehículos con diferentes capacidades, y oracionesasanalejo.com se permite la sobrecarga de vehículos hasta un límite superior especificado. Este artículo propone una formulación de programación lineal de enteros mixtos de tamaño polinomial para el problema en el que una función de penalización, que permite violaciones de capacidad de los vehículos, se integra en la función objetivo.

Enrutamiento de una flota heterogénea de vehículos

Un nuevo algoritmo de búsqueda de vecindarios de variables de población basado en el aprendizaje está diseñado para abordar este problema logístico de la vida real. Hasta donde sabemos, la memoria adaptativa no se ha híbrido mantenimiento de flota con un método clásico iterativo sin memoria. En este artículo diseñamos y analizamos empíricamente una nueva y efectiva búsqueda de hibridación que considera tanto la extracción como la explotación de la memoria.

Además, se proponen dos algoritmos heurísticos, basados ​​respectivamente en la búsqueda tabú y el recocido simulado, para resolver HFLRPSPDO. Los resultados computacionales en instancias simuladas muestran la efectividad de la formulación del problema propuesto y la eficiencia de los algoritmos heurísticos propuestos. El enrutamiento es un concepto particularmente importante de transporte de carga y siempre ha atraído el interés de investigadores lasceldasfotovoltaicas.com y tomadores de decisiones de diferentes industrias. El problema de las rutas de los vehículos ricos considera características más realistas de los problemas del mundo real que el problema convencional. En este trabajo se verifica el modelo de programación matemática propuesto a través de varios ejemplos numéricos utilizando el software GAMS. Para demostrar la aplicabilidad del modelo, se proporciona un estudio de caso del mundo real.

Formulario de búsqueda

En términos de implicaciones prácticas, mostramos que diariamente se pueden lograr ahorros de costos de hasta un 8% en promedio cuando se consideran las horas extraordinarias y los requisitos de carga ligera en el proceso de toma de decisiones. El problema de generación de rutas para vehículos de recolección de residuos es uno de los desarrollos de un problema de generación de rutas para vehículos, que puede resolver la determinación de la ruta de transporte de desechos. Nuestro modelo determina la ruta para el transporte de residuos, especialmente en el distrito de Cakung, este de Yakarta. Las características adicionales se obtienen analizando las características del transporte de residuos en la zona. Los modelos se prueban utilizando datos ficticios para analizar el tiempo de cálculo requerido y la idoneidad de la ruta. Los modelos contribuyen a determinar la ruta de transporte de residuos posteriormente.

Los resultados muestran el alto potencial del modelo propuesto para su aplicación en la vida real. Específicamente, aplicando los resultados del estudio de caso, es posible una reducción de costos anuales de 156,000 USD. En este documento consideramos un problema de generación de rutas de vehículos de la vida real inspirado en la industria de distribución descargarhappymod.com de gas en el Reino Unido. El problema se caracteriza por una flota de vehículos heterogénea, tiempos de servicio dependientes de la demanda, horas extraordinarias máximas permitidas y un requisito especial de carga ligera. Se desarrolla una formulación matemática del problema y se encuentran soluciones óptimas para instancias de pequeño tamaño.

• Dado que el OVRP consta de rutas hamiltonianas, debemos encontrar la mejor ruta hamiltoniana para cada conjunto de clientes asignados a un vehículo para la solución óptima.
• Muchos investigadores han desarrollado varios enfoques heurísticos para resolver el OVRP.
• Zachariadis y Kiranoudis desarrollaron un enfoque novedoso para producir soluciones iniciales para OVRP.
• Por lo tanto, se puede concluir que el OVRP tiene una estructura NP-dura debido a los subproblemas de la ruta Hamiltoniana NP-dura.

El modelo WCVRP se desarrolló con éxito, realizó las pruebas numéricas y se implementó con las características reales, como entrega dividida, viajes múltiples, ventanas de tiempo, flotas heterogéneas e instalaciones intermedias. La salida ha alcanzado el óptimo global tanto para datos ficticios como reales. Un algoritmo genético es una técnica de búsqueda basada en el proceso biológico de la software construccion teoría de la evolución que imita la selección natural. Uno de los temas importantes en GA es la representación genética de cada solución en una población. Después de la generación de la población inicial y la determinación de los valores de la función de aptitud para cada cromosoma, GA manipula el proceso de selección mediante operaciones tales como reproducción, cruzamiento y mutación.

1 Algoritmo genético para la propiedad de división de pedidos