Análisis de sensibilidad para el MDVRPPC multi-objetivo que considera costo e impacto ambiental

Alejando  Ospina Castaño; Eliana Mirledy  Toro Ocampo; Ramón Alfonso  Gallego Rendón

doi:10.24054/rcta.v2i34.56

Authors

Alejando Ospina Castaño Universidad Tecnológica de Pereira
Eliana Mirledy Toro Ocampo Universidad Tecnológica de Pereira
Ramón Alfonso Gallego Rendón Universidad Tecnológica de Pereira

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i34.56

Keywords:

condiciones de la vía, flota propia, flota subcontratada, múltiples depósitos, ruteo verde

Abstract

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), ISSN: 1692-7257, 2(16).

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 Tecnologias de Avanzada, ISSN: 1692- 7257, 1(27)

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. (E. V. S.r.l, Ed.) (2nd ed.). Vega, 1980.

Cárdenas Grisales, J. (2013). Diseño geométrico de carreteras (segunda ed). Bogotá: Ecoe Ed.

Dorronsoro Díaz, B. (n.d.). The VRP Web. Retrieved March 7, 2019, from 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. In 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., & R., G. (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 Tecnologias 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. Ingenierías Eléctrica, Electrónica, Física y Ciencias de la Computación.

Toro O., 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.

SITIOS WEB

GlobalPetrolPrices.com. (2018). Los precios de la gasolina y el diesel por país. Retrieved March 7, 2019, https://es.globalpetrolprices.com/

Natural Resources Canada. (2019). Fuel Consumption Guide.Retrieved March 7, https://www.nrcan.gc.ca/energy/efficiency/

transportation/21002

UMTRI - University of Michigan Transportation Research Institute. (2014). Large drop in fuel economy in September. Retrieved March 7, 2019,http://www.umtri.umich.edu/what-were-doing/news/large-drop-fuel-economy-sept