Aplicación de Algoritmos Genéticos para Localizar un Operador Logístico Maderero en la Localidad de Barrios Unidos, Bogotá D.C., Colombia
Fecha
Autores
Autor corporativo
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Compartir
Director
Altmetric
Resumen
Descripción
This paper presents a genetic algorithm, to solve the problem of localization of a lumberman Logistical Operator, in the Barrios Unidos Locality (Bogotá D.C., Colombia). The used pattern of optimisation included the annual demand of 270 clients, the distance among the selected zones, as well as the costs of an only way of transport, besides the opening costs of the operator.
In the genetic algorithm implementation, the crossing and mutation rates were varied, the number of generations, likewise five instances of problems were worked corresponding to the number of neighbourhoods (5, 10, 15, 20 and 26). These were kept in mind to summon the logistical operator.
Este artículo presenta un algoritmo genético,para resolver el problema de localización de un Operador Logístico maderero, en la localidad de Barrios Unidos (Bogotá D.C., Colombia).El modelo de optimización empleado, incluyó la demanda anual de 270 clientes, la distancia entre las unidades barriales seleccionadas, así como los costos de transporte asociados en un único modo de transporte, además de los costos de apertura del operador. En la implementación del algoritmo genético se variaron las probabilidades de cruce, de mutación, el número de generaciones, así mismo se trabajaron cinco instancias de problemas (5,10, 15, 20 y 26), correspondientes al número de barrios tenidos en cuenta para emplazar el operador logístico.
Este artículo presenta un algoritmo genético,para resolver el problema de localización de un Operador Logístico maderero, en la localidad de Barrios Unidos (Bogotá D.C., Colombia).El modelo de optimización empleado, incluyó la demanda anual de 270 clientes, la distancia entre las unidades barriales seleccionadas, así como los costos de transporte asociados en un único modo de transporte, además de los costos de apertura del operador. En la implementación del algoritmo genético se variaron las probabilidades de cruce, de mutación, el número de generaciones, así mismo se trabajaron cinco instancias de problemas (5,10, 15, 20 y 26), correspondientes al número de barrios tenidos en cuenta para emplazar el operador logístico.
Palabras clave
Genetic Algorithms, Logistical Operator, Barrios Unidos Locality, Wood, Localization., Algoritmos Genéticos, Operador Logístico, Localidad de Barrios Unidos, Madera, Localización., Algoritmos Genéticos, Operador Logístico, Localidad de Barrios Unidos, Madera, Localización.