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dc.contributor.authorToro-Ocampo, Eliana M.
dc.contributor.authorDomínguez-Castaño, Andrés H.
dc.contributor.authorEscobar-Zuluaga, Antonio H.
dc.date.accessioned2019-07-18T14:13:11Z
dc.date.accessioned2019-08-20T16:00:58Z
dc.date.available2019-07-18T14:13:11Z
dc.date.available2019-08-20T16:00:58Z
dc.date.issued2016-01-30
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/593
dc.identifier10.22430/22565337.593
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/978
dc.description.abstractEl problema de ruteo de vehículos considerando múltiples depósitos es clasificado como NP duro, cuya solución busca determinar simultáneamente las rutas de un conjunto de vehículos, atendiendo un conjunto de clientes con una demanda determinada. La función objetivo del problema consiste en minimizar el total de la distancia recorrida por las rutas, teniendo en cuenta que todos los clientes deben ser atendidos cumpliendo restricciones de capacidad de depósitos y vehículos. En este artículo se propone una metodología híbrida que combina las técnicas aglomerativas de clusterización para generar soluciones iniciales con un algoritmo de búsqueda local iterada, iterated location search (ILS) para resolver el problema. Aunque en trabajos previos se proponen los métodos de clusterización como estrategias para generar soluciones de inicio, en este trabajo se potencia la búsqueda sobre el sistema de información obtenido después de aplicar el método de clusterización. Además se realiza un extenso análisis sobre el desempeño de las técnicas de clusterización y su impacto en el valor de la función objetivo. El desempeño de la metodología propuesta es factible y efectivo para resolver el problema en cuanto a la calidad de las respuestas y los tiempos computacionales obtenidos, sobre las instancias de la literatura evaluadas.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/593/620
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Vol 19 No 36 (2016); 49-62eng
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 19 Núm. 36 (2016); 49-62spa
dc.subjectBúsqueda local iteradaspa
dc.subjectoptimización combinatoriaspa
dc.subjectruteo con múltiples depósitosspa
dc.subjectred de distribuciónspa
dc.subjecttécnicas de agrupamientospa
dc.titleDesempeño de las técnicas de agrupamiento para resolver el problema de ruteo con múltiples depósitosspa
dc.title.alternativeDesempeño de las técnicas de agrupamiento para resolver el problema de ruteo con múltiples depósitos
dc.subject.keywordsCombinatorial optimizationeng
dc.subject.keywordsclustering techniqueseng
dc.subject.keywordsdistribution networkeng
dc.subject.keywordsiterated local searcheng
dc.subject.keywordsMulti-Depot Vehicle Routingeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES
dc.description.abstractenglishThe vehicle routing problem considering multiple depots is classified as NP-hard. MDVRP determines simultaneously the routes of a set of vehicles and aims to meet a set of clients with a known demand. The objective function of the problem is to minimize the total distance traveled by the routes given that all customers must be served considering capacity constraints in depots and vehicles. This paper presents a hybrid methodology that combines agglomerative clustering techniques to generate initial solutions with an iterated local search algorithm (ILS) to solve the problem. Although previous studies clustering methods have been proposed like strategies to generate initial solutions, in this work the search is intensified on the information generated after applying the clustering technique. Besides an extensive analysis on the performance of techniques, and their effect in the final solution is performed. The operation of the proposed methodology is feasible and effective to solve the problem regarding the quality of the answers and computational times obtained on request evaluated literature.eng


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