Vrphestw
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Este documento describe una metaheurística basada en búsqueda local iterada para resolver el problema de rutas de vehículos con flota heterogénea y ventanas de tiempo flexibles (VRPHESTW). La metaheurística propuesta utiliza reconstrucción de soluciones para perturbar y mejorar soluciones locales óptimas de manera iterativa, con el objetivo de encontrar soluciones de alta calidad para este problema NP-hard en tiempos de cómputo razonables.
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- 1. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización http://personales.upv.es/vyepesp/ 1.Introducción Búsqueda local iterada por reconstrucción de 2. El problema VRPHESTW soluciones aplicada a la optimización de rutas con flotas heterogéneas VRPHESTW 3. La búsqueda local iterada 4. Descripción de la metaheurística propuesta 5. Ejemplo de aplicación al problema J.R. Medina1 y V. Yepes2 VRPHESTW 1Dept.Ingeniería e Infraestructuras de los Transportes 6. Conclusiones 2Dept. Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil Universidad Politécnica de Valencia J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 2. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Problemas básicos de distribución 1.Introducción Traveling Salesman 2. El problema Problem VRPHESTW TSP 3. La búsqueda local iterada 4. Descripción de la Multiple Traveling metaheurística Salesman Problem propuesta m-TSP 5. Ejemplo de aplicación al problema VRPHESTW Vehicle Routing Problem 6. Conclusiones VRP J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 3. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Vehicle Routing Problem with Time Windows 1.Introducción Una visita por cliente 2. El problema Ruta empieza y acaba en base VRPHESTW Flota homogénea 3. La búsqueda local Capacidad en vehículos iterada Horarios de entrega 4. Descripción de la metaheurística propuesta ÁREA ECONÓMICA APLICACIÓN 5. Ejemplo de Materias primas Combustible, gas natural, hormigón aplicación al Sector público Recogida de basuras, correo, etc problema VRPHESTW Salud Reparto de medicamentos a farmacias Transporte de alimentos Grandes superficies y comercios 6. Conclusiones Defensa Rutas de aviones espía, logística militar J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 4. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Complejidad computacional del VRPTW 1.Introducción VRP → NP-hard (Lenstra y Rinnooy Kan, 1981) 2. El problema VRPHESTW 3. La búsqueda local VRPTW → NP-hard iterada Poco probable 4. Descripción de la llegar a solución metaheurística propuesta óptima en tiempo polinomial 5. Ejemplo de aplicación al problema Solución viable VRPHESTW Con rutas fijas TSPTW → VRPTW → 6. Conclusiones NP-completo NP-completo (Savelsberg, 1985) J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 5. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Modelos que se acercan a los problemas reales 1.Introducción Asymmetric VRP AVRP VRP with Satellite Facilities VRPSF 2. El problema Capacited VRP CVRP Open VRP OVRP VRPHESTW VRP with Length Constraint VRPLC Location VRP LVR Period VRP PVRP Dynamic VRP DVRP 3. La búsqueda local Fixed Routes Problem FRP VRP with Variable Travel Times VRPVRT iterada Fleet Size and Mix VRP FSMVRP VRP with Variable Access Time VRPVADT 4. Descripción de la Vehicle Fleet Mix with VFMVRC Stochastic VRP SVRP Variable Unit Running Cost metaheurística VRP with Stochastic Travel VRPST VRP with Heterogeneous Fleet VRPHE propuesta Times VRP with Backhauls VRPB VRP with Stochastic Demands VRPSD 5. Ejemplo de VRP with Deliveries and VRPDB VRP with Stochastic Demands VRPSDC Backhauls aplicación al and Customers problema Pickup and Delivery Problem PDP VRP with Multiple Use of VRPM Vehicles VRPHESTW Multi Compartment VRP MCVRP VRP with Split Delivery VRPSDV Min-max VRP min-maxVRP 6. Conclusiones VRP with Time Windows VRPTW VRP with Precedence VRPPC VRP with Soft Time Windows Constraints VRPSTW Multiple Depot VRP MDVRP VRP with Time Deadlines VRPTD J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 6. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Un universo de problemas y de técnicas 1.Introducción 2. El problema Universo de Universo de VRPHESTW distintos problemas escenarios reales de 3. La búsqueda local posibles para un transporte iterada problema concreto 4. Descripción de la metaheurística Mejor solución propuesta posible para un tiempo de 5. Ejemplo de cálculo aplicación al Espacio de problema soluciones VRPHESTW Universo de factibles heurísticas y 6. Conclusiones metaheurística s posibles J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 7. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Acercamiento a los problemas reales VRPHESTW 1.Introducción VRP with heterogeneous fleet of vehicles and soft time windows 2. El problema – Flota heterogénea: vehículos con diferente antigüedad, VRPHESTW capacidad de carga, costes fijos y de operación, jornadas laborales... 3. La búsqueda local iterada – Función objetivo basada en criterios económicos reales: tarifas y costes 4. Descripción de la metaheurística propuesta Ventanas de tiempo flexibles 5. Ejemplo de aplicación al problema VRPHESTW 6. Conclusiones J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 8. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Acercamiento a los problemas reales VRPHESTW 1.Introducción VRP with heterogeneous fleet of vehicles and soft time windows 2. El problema –Presencia de horarios de servicio a los clientes y de apertura VRPHESTW del almacén 3. La búsqueda local –Flexibilización en el horario de entrega o recogida siempre iterada que se penalicen convenientemente las insatisfacciones del cliente 4. Descripción de la metaheurística propuesta 5. Ejemplo de aplicación al problema VRPHESTW 6. Conclusiones J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 9. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización La búsqueda local iterada 1.Introducción 2. El problema VRPHESTW • Idea básica: en vez de buscar en el 3. La búsqueda local espacio de las soluciones (s), buscar en iterada el espacio de los óptimos locales (s*). 4. Descripción de la metaheurística propuesta S 5. Ejemplo de aplicación al problema VRPHESTW 6. Conclusiones S* ILS J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 10. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización La búsqueda local iterada 1.Introducción 1. Construir una solución inicial s0 2. El problema 2. Aplicar un algoritmo de búsqueda que proporcione VRPHESTW un óptimo local s* 3. La búsqueda local 3. Mientras no se encuentre un criterio de parada: iterada 4. Descripción de la metaheurística propuesta a. Perturbar la solución s* para transformarla en s’ 5. Ejemplo de b. Emplear el algoritmo de aplicación al búsqueda para obtener s*’ problema VRPHESTW c. Si s*’ supera el criterio de aceptación, considerar a 6. Conclusiones s*’ como el siguiente s* J.R. Medina y V. Yepes VII Congreso de Transportes CIT 2006. Ciudad Real.
- 11. Búsqueda local iterada por reconstrucción de soluciones aplicada a la optimización Metaheurística propuesta 1.Introducción Construcción de Generation Mechanism 2. El problema Based on