Evaluación de los problemas de ruteo e inventario con disrupciones en los arcos a través de optimización robusta.
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2021-06-16
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Descripción
El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento de la optimización robusta como método de solución para el problema combinado de ruteo de vehículos y gestión de inventarios, a los cuales se les ha agregado diversas características que asemejan su comportamiento a la realidad actual de la industria, Destacando entre ellas en uso de ventanas de tiempo, y posibles disrupciones en los arcos que conectan los diferentes nodos, incluyendo la evaluación de factores verdes (Green Factors) GIRP. Se aplicará el criterio MinMax regret a un conjunto de instancias preestablecidas en la literatura, adicionando los requerimientos de información necesarios con el fin de evaluar el comportamiento del método en diversas combinaciones de parámetros; variando el número de nodos, los costos, así como las alternativas y escenarios disponibles como se explicará más adelante. De esta forma compararemos las soluciones alcanzadas vs. Las soluciones del modelo clásico para analizar la relación de los resultados del ejercicio vs. Las modificaciones en los parámetros realizadas encontrando una mejora de hasta el 40% en el costo total del algoritmo proporcional al aumento de alternativas y escenarios evaluados.
Resumen
The present work aims to evaluate the behavior of robust optimization as a solution method for the combined problem of vehicle routing and inventory management, adding different characteristics that resemble its behavior to the current reality of the industry, Highlighting the use of time windows, and possible disruptions in the arcs that connect the different nodes, including the green factors evaluation (Green Factors) GIRP. The MinMax regret criterion will be applied to a set of preestablished instances in the literature, adding the necessary information requirements in order to evaluate the behavior of the method in different parameters combinations; varying the number of nodes, the costs, as well as the alternatives and scenarios available as will be explained later. In this way we will compare the solutions achieved vs. the solutions of the classical model to analyze the relationship of the exercise results vs. The modifications in the parameters made, finding an improvement of up to 40% algorithm total cost proportional to the increase in alternatives and evaluated
scenarios.
Palabras clave
Disrupciones, Inventario, Ruteo, Factores ambientales, Optimización robusta, Ventanas de tiempo