Desarrollo de sistemas de decisión integrados con algoritmos basados en técnicas metaheurísticas para la resolución de problemas de planificación de rutas de distribución de mercancías
- Autores: Juan Antonio Sicilia Montalvo
- Directores de la Tesis: David Escuín Finol (dir. tes.), Emilio Larrodé Pellicer (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Zaragoza ( España ) en 2013
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Ángel Ibeas Portilla (presid.), Luis Castejón Herrer (secret.), Luis Navarro Elola (voc.), Johan Wideberg (voc.), José Luis Moura Berodia (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Esta tesis presenta el desarrollo de nuevos algoritmos basados en técnicas metaheurísticas que permiten la resolución de problemas de planificación y distribución de mercancías aplicados al ámbito urbano y de larga distancia, teniendo en cuenta las características y restricciones de los problemas actuales; junto con su integración en sistemas inteligentes que ayuden a los responsables de las empresas de transporte a tomar decisiones y a gestionar sus recursos de manera eficiente.
El trabajo se inicia con una etapa de análisis e investigación intensiva para adquirir el conocimiento necesario de los problemas de planificación y distribución de mercancías así como, de los algoritmos y estrategias utilizadas en la actualidad. Para ello, se han estudiado todos los trabajos de más reciente índole en el panorama científico y con mayor repercusión en la literatura actual.
Partiendo de esta etapa, se ha aplicado la investigación operativa como la metodología científica para presentar y formular los problemas que se quieren resolver, a través de modelos matemáticos permitiendo calcular los valores exactos o aproximados de las componentes controlables del sistema para que pueda comportarse mejor, de acuerdo con ciertos criterios establecidos, ayudando a los gestores en la toma óptima de decisiones en la planificación de sus actividades mediante el uso de herramientas informáticas.
Desarrollo de un algoritmo de optimización combinatoria para resolver el modelo GVRP (General Vehicle Routing Problem) en entornos urbanos, con el objetivo de obtener el conjunto de rutas óptimas que minimicen el coste de las operaciones de transporte, en base a la minimización de la distancia y la reducción del número de vehículos manteniendo un equilibrio de carga entre ellos. El algoritmo esta compuesto de un potente método de construcción de rutas, de las técnicas búsqueda de entorno variable y búsqueda tabú y, de los operadores de mejora que intercambian segmentos entre rutas. Se ha analizado su eficiencia usando un conjunto de problemas obtenidos de casos reales de una empresa del sector.
Para la distribución de larga distancia, se ha implementado un algoritmo para resolver el modelo LHT (Long Haul Transportation) utilizando una aproximación basada en colonias de hormigas, que ha permitido modelizar el sistema teniendo en cuenta sus peculiaridades más características como es la no existencia de almacenes. El objetivo es conseguir la distribución óptima que minimice los costes optimizando el llenado e itinerario de los vehículos. Para validar el algoritmo se ha creado una batería de pruebas en base a los datos extraídos del trabajo de una empresa que distribuye mercancía por todo el territorio nacional.
Finalmente se presentan unos innovadores sistemas para ayudar en la toma de decisiones de la planificación de rutas de distribución facilitando el uso de grandes volúmenes de datos y modelos analíticos mediante herramientas de información geográfica y sistemas gestores de bases de datos permitiendo una adaptación sencilla a cualquier caso de estudio. Estos sistemas dan soporte a las decisiones sistematizando la parte de análisis mediante la informática, de forma que, la perspicacia y opinión de los decisores pueda ser mejorada.
