Un algoritmo metaheurístico basado en recocido simulado con espacio de búsqueda granular para el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad

• Autores: John Willmer Escobar, Rodrigo Linfati
• Localización: Revista de Ingenierías: Universidad de Medellín, ISSN 1692-3324, Vol. 11, Nº. 21, 2012, págs. 139-150
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A meta-heuristic algorithm based on the simulated annealing with granular search space for the capacitated location routing problem
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    Consideramos el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos de abrir depósitos, de los costos de los vehículos usados, y de los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este paper, proponemos una metaheurística basada en simulado y recocido con espacio de búsqueda granular para resolver el problema CLRP. Experimentos computacionales en instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, dentro de tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad mostrando su eficacia.

  • English

    The article deals with the Capacitated Location Routing Problem (CLRP) where the goal is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each deposit opened, and the routes to be constructed for fulfilling customers� demands.

    The objective is to minimize the sum of costs resulting from opening depots, costs resulting from used vehicles, and variable costs associated to the distance across the routes. In this paper, a metaheuristic based on simulated annealing with granular search space for solving the CLRP is proposed. Computational experiments on benchmarking instances taken from literature show that the proposed algorithm is able to obtain high-quality solutions within reasonable computational times, thus showing its efficiency.