Hibridación de metaheurísticas aplicadas al problema de ruteo de vehículos

• Main Authors: Viviana Beatriz Mercado, Daniel Raul Pandolfi, Norma Andrea Villagra
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad Nacional de la Patagonia Austral 2014-06-01
• Series: Informes Científicos y Técnicos (Universidad Nacional de la Patagonia Austral)
• Subjects: metaheurísticas; mejoras en el proceso de búsqueda; problemas de optimización; hibridación; problema de ruteo de vehículos
• Online Access: https://publicaciones.unpa.edu.ar/index.php/ICTUNPA/article/view/460

El problema de ruteo de vehículos consiste en hallar un conjunto de rutas óptimas de reparto que permitan satisfacer la demanda de clientes. Desde el punto de vista algorít-mico, son problemas de optimización combinatoria de alta complejidad Para esto, se revisa sistemáticamente la literatura generada al respecto en los últimos años respecto a la implementación de algoritmos metaheurísticos que permitan resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad uniforme (Capacitated Vehicle Routing Problems). Identificando los enfoques más exitosos, los esfuerzos de unificación de modelos, así como las proyecciones que existen en este campo y la combinación de métodos de reso-lución aproximados generales (metaheurísticas híbridas) permitirá la generación de métodos más exactos y una línea de investigación fructífera. En este trabajo propone-mos un algoritmo para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad limita-da, utilizando como base un Algoritmo Evolutivo conocido como MCMP-SRI (Stud and Random Inmigrants) combinado con conceptos de computación cuántica aplicados a la mutación. Además los resultados son comparados con otros dos algoritmos híbridos que utilizan Hill- Climbing. Detalles de los algoritmos y los resultados de los experimentos muestran un promisorio comportamiento para resolver el problema.