La mayoría de las situaciones que involucran una cadena de distribución pueden ser modeladas como el Problema de Ruteo de Vehículos. En los últimos años las tiendas virtuales han ganado popularidad en Cuba, destacándose la plataforma TuEnvio. Actualmente, la plataforma carece de un sistema que le permita la obtención de rutas óptimas para la entrega de compras a un gran número de clientes. En este artículo se propone la solución del Problema de Ruteo de Vehículos a partir del problema p-Median Capacitado en combinación con el Problema del Agente Viajero. Para la solución de instancias grandes del problema, se proponen tres estrategias de descomposición para resolver el Problema de Ruteo de Vehículos. El método de solución consiste en dividir grandes instancias del VRP en subinstancias más pequeñas haciendo uso de la información geográfica de los nodos. Cada subinstancia es resuelta agrupando cada nodo en su ruta correspondiente resolviendo el problema p-Median Capacitado utilizando Búsqueda Local Iterada. La secuencia de recorrido de cada nodo dentro de su ruta correspondiente es determinada resolviendo el Problema del Agente Viajero utilizando la heurística Farthest Insertion. La solución propuesta es validada mediante un caso de estudio en el contexto de la entrega de paquetes de la tienda en virtual TuEnvío, en La Habana, Cuba. Los resultados obtenidos indican que dividiendo la instancia original por municipios se obtienen rutas de menor recorrido, pero descomponiendo la instancia recursivamente resolviendo el problema p-Median para determinar las subinstancias requiere un menor esfuerzo computacional y obtiene rutas de longitud aceptable.
Most situations involving a distribution chain can be modeled as a Vehicle Routing Problem. The past few years virtual stores have gained a lot of popularity in Cuba, specially the platform TuEnvio. Currently, the platform lacks a system to optimize delivery routes for a large number of clients. To solve this Vehicle Rou- ting Problem, a mix of Capacitated p-Median problem and the Traveling Salesman Problem is proposed. To solve large instances of the Vehicle Routing Problem, three instance decomposition strategies are proposed. The solution method consists in dividing a large instances of the problem into smaller sub-instances using the geographic information of the nodes. Each sub-instance is then solved clustering all nodes in their correspon- ding route solving the Capacitated P-Median problem through Iterated Local Search. The sequence of each node in their corresponding route is determined by solving the TSP using the Farthest Insertion heuristic. The proposed solution is applied to a case study in the context of package delivery of the virtual store TuEnvio, in Havana, Cuba. The obtained results indicate that dividing the original instance by municipalities results in smaller routes, but decomposing the instances by recursively solving the P-Median problem to determine the sub-instances takes considerably less computational effort and obtains routes of acceptable length.
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