Localización del punto óptimo de partida en el problema de ruteo vehicular con capacidad restringida (CVRP)

Guillermo Roberto Solarte; José Soto Mejía; Luis Eduardo Mu?oz Guerrero

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Localización del punto óptimo de partida en el problema de ruteo vehicular con capacidad restringida (CVRP)

机译：在容量受限的车辆路径问题（CVRP）中找到最佳起点

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Contexto: Esta investigación resuelve el problema de encontrar el punto óptimo de localización de una flota de vehículos recolectores de basura y las rutas óptimas para minimizar el costo de su recolección, en 144 barrios del municipio de Dosquebradas, Risaralda (Colombia), utilizando 8 vehículos con capacidad homogénea de 25 toneladas de la empresa Serviciudad. Métodos: Primero, se utilizó una heurística de barrido (Ospina Toro y Orrego, 2016) para encontrar un buen punto de partida para los vehículos de recolección y generar rutas iniciales de buena calidad. Posteriormente, estas rutas iniciales alimentan el algoritmo genético modificado de Chu-Beasley (Solarte, Castillo y Rodríguez, 2015) teniendo en cuenta la capacidad de carga del vehículo (Rondon et al. , 2010). Finalmente, para garantizar un resultado óptimo, el mejor encontrado en la fase anterior es tratado nuevamente con una metaheurística tabú (Bodas, 2017). Resultados: Se dise?ó una nueva metodología, denominada híbrida CSGTR ( Clustering, sweep, genetic , tabu routing ) que permitió aprovechar las ventajas de la clusterización (Rueda et al. , 2017) antes del ruteo de vehículos (Hernández, 2017), incluyendo modelos heurísticos como la técnica de barrido (Ospina Toro y Orrego, 2016) y metaheurísticos como los algoritmos de Chu-Beasley y tabú (Grajales, Hincapié y Montoya, 2017). La aplicación de la metodología CSGTR permitió reducir el tiempo y los costos de los recorridos de los camiones recolectores de basura en el municipio de Dosquebradas, Risaralda (Colombia). Conclusiones: La metodología hibrida CSGTR para resolver el problema de ubicación de flotas de vehículos y generación de rutas de recolección se presenta como un enfoque alternativo, con mejores resultados que el enfoque previo.

机译：背景：这项研究解决了在哥伦比亚里萨拉尔达（Dosquebradas）Dosquebradas市的144个社区中，使用8辆车找到一组垃圾收集车的最佳位置和最佳路线以最小化其收集成本的问题。 Serviciudad公司的平均产能为25吨方法：首先，使用后掠试探法（Ospina Toro和Orrego，2016）来寻找收集工具的良好起点，并生成高质量的初始路线。随后，这些初始路线考虑到了车辆的负载能力，从而为Chu-Beasley的改进遗传算法（Solarte，Castillo和Rodríguez，2015）提供了支持（Rondon等，2010）。最后，为了确保获得最佳结果，将先前阶段中发现的最佳结果再次使用禁忌元启发法进行处理（Bodas，2017年）。结果：设计了一种新的方法，称为混合CSGTR（聚类，扫描，遗传，禁忌路由），该方法允许在车辆路由之前使用聚类（Rueda等人，2017）（Hernández，2017），包括启发式模型（例如扫掠技术（Ospina Toro和Orrego，2016））和元启发式模型（例如Chu-Beasley和禁忌算法）（Grajales，Hincapié和Montoya，2017）。 CSGTR方法的应用使减少在Risaralda（哥伦比亚）Dosquebradas市的垃圾收集车的时间和成本成为可能。结论：CSGTR混合方法解决了车队的位置和收集路线的生成问题，作为一种替代方法，其结果比以前的方法更好。

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来源
《Revista Tecnura》 |2019年第59期|共20页
作者
Guillermo Roberto Solarte; José Soto Mejía; Luis Eduardo Mu?oz Guerrero;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类一般工业技术;
关键词
algoritmoconglomeradosheurísticametaheurísticastabúruteo de vehículos;

机译：算法集群启发式元启发式车辆公交车选路;

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机译：在教育领域不同传统之间的冲突，也没有客观的和永恒的合理性，一切的独立标准（时间，地点，社会团体，习俗），也就是说，没有说明合理性。麦金太尔认为，今天正确philosophing，它需要精确恢复的内容剥夺了说明：“理性研究的一个概念是合并到一个传统，一个概念，根据该出现的合理理由的同样的标准和他们的一部分被他们超越的限制，并提供对前辈的传统本身的历史缺陷的补救方式“（24 1994）合理 - 在这些标准的一个故事。理性的研究，然后，由一传统构成，在构成它3（1994：26）。在另一方面，在道德领域，他说Macntyre好（目的，职责，义务，模式等）的报告和隐含的角色，每个人都必须发展从社会，时间等继承在该人出生4.环境（家庭，社会等）是第一个道德的人，出发点，即不选择（对现代性的东西）（1987：271）的一个点。如果没有这种特殊的基础 - 作者说，“就没有因为搜索的通用性好。因此，即使在道德上（和道德哲学），个人是从过去分不开的，传统的，一个事实，他想逃避现代（1987：273）：它的“道德不是一个道德从一个特定的社会，是不查找任何部分“（1987：325），虽然向往更多的5（1987：328）。（：193 1971）“找到的观点社会秩序的一个完全独立的道德观点的尝试可以用搜索的假象所确定的”。 “传统是永远，甚至在一定程度上，无可挽回的地方，由语言与社会及自然环境...的特殊性通知”（麦金太尔，1994：342）。因此，在当代争论不断的分歧是，在某种程度上，在辩论中，他们讨论了不同的传统，用自己的理由和行动准则，与他们的文本和机关等对我来说

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