Análisis de sensibilidad para el MDVRPPC multi-objetivo que considera costo e impacto ambiental
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i34.56Keywords:
condiciones de la vía, flota propia, flota subcontratada, múltiples depósitos, ruteo verdeAbstract
En este artículo se presenta un modelo matemático para resolver el problema de ruteo verde usando flota propia y flota subcontratada considerando múltiples depósitos (GMDVRPPC). El modelo planteado es del tipo bi-objetivo, donde se consideran tanto costos operativos como impacto ambiental, medido a través del consumo de combustible de los vehículos. El estudio realiza un análisis de sensibilidad que considera la topografía del terreno (grados de inclinación) y estado de la vía, para lo cual se calcula una distancia e inclinación virtual de los arcos. Para validar la propuesta se usan instancias de la literatura especializada, a fin de establecer el mejor modo de operación que relaciona el número de vehículos y tiempo de entrega de acuerdo con la inclinación y estado de la vía.
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References
Alvaréz, D., Toro-Ocampo, E., & Gallego-Rendón, R. (2010). Algoritmo GRASP para resolver el problema de asignación de horarios en empresas de demanda variable. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada (RCTA), 2(16). ISSN: 1692-7257.
Araque, J. A., Rodríguez, J. L. D., & Guerrero, A. S. (2017). Optimización por recocido simulado de un convertidor multinivel monofásico con modulación PWM sinusoidal de múltiple portadora. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 1(27). ISSN: 1692-7257.
Bektas, T., & Laporte, G. (2011). The pollution-routing problem. Transportation Research Part B: Methodological, 45(8), 1232–1250.
Carciente, J. (1980). Carreteras estudio y proyecto (2.ª ed.). Vega, 1980.
Cárdenas Grisales, J. (2013). Diseño geométrico de carreteras (2.ª ed.). Bogotá: Ecoe Ediciones.
Dorronsoro Díaz, B. (s.f.). The VRP Web. Recuperado el 7 de marzo de 2019, de http://www.bernabe.dorronsoro.es/vrp/
Dua, A., Kumar, N., & Bawa, S. (2014). A systematic review on routing protocols for vehicular ad hoc networks. Vehicular Communications, 1(1), 33–52.
Ehrgott, M., & Gandibleux, X. (2003). Multiobjective combinatorial optimization—theory, methodology, and applications. En Multiple criteria optimization: State of the art annotated bibliographic surveys (pp. 369–444). Springer, Boston, MA.
Euchi, J. (2017). The vehicle routing problem with private fleet and multiple common carriers: Solution with hybrid metaheuristic algorithm. Vehicular Communications, 9, 97–108.
Lalla-Ruiz, E., Expósito-Izquierdo, C., Taheripour, S., & Voß, S. (2016). An improved formulation for the multi-depot open vehicle routing problem. OR Spectrum, 38(1), 175–187.
Lavorato, M., Franco, J. F., Rider, M. J., & Romero, R. (2012). Imposing radiality constraints in distribution system optimization problems. IEEE Transactions on Power Systems, 27(1), 172–180.
Lopez, L., Hincapié, R., & Gallego, R. (2011). Planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución usando algoritmos evolutivo NSGA-II. Revista EIA, 8(15), 141–151.
Liu, R., Jiang, Z., & Geng, N. (2014). A hybrid genetic algorithm for the multi-depot open vehicle routing problem. OR Spectrum, 36(2), 401–421.
Ospina-Toro, D., Toro-Ocampo, E. M., & Gallego-Rendón, R. A. (2018). Solución del MDVRP usando el algoritmo de búsqueda local iterada. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 1(31), 120–127.
Ospina-Castaño, A. (2018). Análisis de sensibilidad para el MDVRPPC multiobjetivo que considera costo e impacto ambiental, con diferentes grados de inclinación y estado del arco. Universidad Tecnológica de Pereira. Proyecto de grado.
Rendón, R. A. G., Ocampo, E. M. T., & Zuluaga, A. H. E. (2015). Técnicas Heurísticas y Metaheurísticas. Universidad Tecnológica de Pereira. Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión.
Toro-Ocampo, E. M., Escobar Z., A. H., & Granada E., M. (2015). Literature review on the vehicle routing problem in the green transportation context. Luna Azul, (42), 362–387.
Toro-Ocampo, E. M. (2016). Solución del problema de localización y ruteo usando un modelo matemático flexible y considerando efectos ambientales. Universidad Tecnológica de Pereira. Tesis doctoral.
Toro-Ocampo, E. M., Franco-Baquero, J. F., & Gallego-Rendón, R. A. (2016). Modelo matemático para resolver el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad considerando flota propia y subcontratada. Ingeniería, Investigación y Tecnología, 17(3), 357–369.
Toro, E. M., Franco, J. F., Echeverri, M. G., & Guimarães, F. G. (2017). A multi-objective model for the green capacitated location-routing problem considering environmental impact. Computers & Industrial Engineering, 110, 114–125.
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