En una economía globalizada, las compañías se enfrentan a numerosos retos asociados a las complejas tareas de logística y distribución. Gracias al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación, los clientes se encuentran en cualquier lugar del mundo, pero también los competidores. Por lo tanto, las compañías necesitan ser más competitivas, lo que implica eficiencia económica y sostenibilidad. Una estrategia que las firmas pueden seguir para ser más competitivas es la cooperación horizontal, generando así economías de escala, incremento en la utilización de recursos y reducción de costes. Muchos de estos retos en logística y transporte, así como algunas estrategias de cooperación horizontal, pueden abordarse mediante diferentes variantes del conocido problema de enrutamiento de vehículos (VRP). Pese a que el VRP ha sido ampliamente estudiado, la mayoría de los trabajos publicados corresponden a versiones simplificadas de la realidad. Para llenar este vacío entre la teoría y las aplicaciones de la vida real, recientemente ha surgido el concepto de problemas «enriquecidos» de enrutamiento de vehículos (RVRP). Por lo tanto, se necesitan nuevos métodos de solución para resolver de forma eficiente nuevos RVRP, así como para cuantificar los beneficios generados por la implementación de estrategias de cooperación horizontal en aplicaciones reales, de modo que puedan usarse como apoyo para la toma de decisiones. Para abordar tal variedad de problemas se proponen diferentes metaheurísticas basadas en aleatorización sesgada. Estos métodos se combinan con simulación (lo que se conoce como simheurísticas) para resolver situaciones en las que aparece la incertidumbre. Los métodos propuestos han sido evaluados utilizando instancias de prueba tanto teóricas como de la vida real
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