Análisis de sensibilidad para el MDVRPPC multi-objetivo que considera costo e impacto ambiental
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i34.56Palabras clave:
condiciones de la vía, flota propia, flota subcontratada, múltiples depósitos, ruteo verdeResumen
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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Citas
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
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