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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10481/43317

Title: Modelos basados en Soft Computing para el diseño de rutas de vehículos: Soluciones en diferentes entornos
Authors: Torres Pérez, Isis
Direction: Verdegay, José L.
Cruz Corona, Carlos Alberto
Collaborator: Universidad de Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Issue Date: 2016
Submitted Date: 26-Jan-2016
Abstract: La gestión del transporte y la distribución de mercancías tiene como reto principal determinar el recorrido óptimo a realizar para llevar a cabo la distribución de un producto o la oferta un servicio. Este tipo de problema se conoce como Problema de Planificación de Rutas de Vehículos (VRP en inglés) y es aquel donde se necesita diseñar el conjunto de rutas que minimicen el costo total del viaje en que incurre la flota de vehículos y que a su vez satisfaga las demandas de un conjunto de clientes sin violar las restricciones del problema. Existen múltiples variantes de este problema, destacando por su complejidad y por incorporar nuevas componentes de la vida real, el denominado Problema de Planificación de Rutas de Camiones y Remolques (TTRP en inglés). En esta variante, la flota de vehículos tiene como rasgos distintivos el uso de camiones y remolques para transportar mercancías y la presencia de restricciones de acceso a los clientes. Estas características presentes en muchas situaciones de la vida real influyen en la forma de realizar el servicio a los clientes. El TTRP es un problema de optimización combinatoria, y por tanto está asociado habitualmente a la búsqueda del máximo o el mínimo valor que una determinada función puede alcanzar en un conjunto previamente especificado. Sin embargo, obtener la mejor solución en este tipo de problemas es una tarea bastante compleja causada por algunas de las siguientes razones: - Es un problema NP-duro y no se dispone de un algoritmo capaz de resolverlo con un tiempo y consumo de recursos razonable. - Las dimensiones de las instancias del problema se consideran grandes para su tratabilidad en tiempos razonables. - El conocimiento disponible sobre el problema es impreciso o vago. En el último caso, si el modelo esta definido de una forma vaga, no tiene ningún sentido resolver el problema con algoritmos convencionales ya establecidos para otro tipo de modelos con datos e información precisa y exacta, puesto que obtener soluciones válidas y factibles en estos casos va a estar condicionado en alguna medida con la correcta representación de la información, ya que es esencial que la información sea lo más cercana posible a la realidad. Hasta el momento los modelos utilizados para representar el TTRP pueden considerarse modelos clásicos, donde los datos de entrada (capacidades, demandas, etc.), son exactos y perfectamente conocidos. Sin embargo, generalmente, la información disponible es imprecisa, ambigua, puede ser incorrecta y en ocasiones estar incompleta, por lo tanto esta aproximación que se emplea en estos modelos no se corresponde con las características del mundo real donde muchas veces no se conocen totalmente las demandas o los límites concretos de las restricciones que deben cumplirse, o incluso puede no ser factible resolver de forma total el problema. Ante la presencia de estas características y circunstancias se torna necesario el manejo de la incertidumbre asociada al mundo real. Las herramientas que proporciona la Soft Computing, son apropiadas para tratar con este tipo de información imprecisa. Sin embargo esta forma de modelización de la subjetividad, tan desarrollada en otros ámbitos no ha sido explotada en el TTRP. En este problema los esfuerzos se ha encaminado sólo hacia la búsqueda de algoritmos que permitan resolver el problema de manera eficiente, relegando a último plano la definición de modelos que incorporen cada vez más características de la realidad. Teniendo en cuenta los elementos que han motivado el desarrollo de la investigación llevada a cabo, el objetivo general de esta tesis es estudiar, diseñar e implementar distintos modelos basados en Soft Computing para el Problema de Planificación de Rutas de Camiones y Remolques, gestionando de esta manera la incertidumbre asociada a los elementos involucrados en el problema y facilitando la obtención de soluciones en contextos reales. La investigación realizada resulta de gran interés, pues el Problema de Planificación de Rutas de Camiones y Remolques se presenta en muchas situaciones de la vida real, principalmente asociado a los campos de la logística y el transporte. Se demostró que la aplicación de los resultados que se obtienen es viable en cualquier entorno donde se pretenda establecer, conservar o extender los niveles de excelencia de los servicios que se brindan. Como ejemplo de esto se analzó un caso práctico real en una empresa que evidencia la aplicabilidad de la propuesta y su influencia en el proceso de toma de decisiones. Por lo tanto, con este trabajo se resuelve de forma original un problema díficil, y se ofrecen diferentes oportunidades de innovación y transferencia en diferentes ámbitos.
Sponsorship: Tesis Univ. Granada. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Publisher: Universidad de Granada
Keywords: Computación
Soft computing
Inteligencia artificial
Transporte
Tráfico
Camiones
Análisis de red (Planificación)
Planificación
UDC: 681.5
3304
URI: http://hdl.handle.net/10481/43317
ISBN: 9788491256595
Rights : Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License
Citation: Torres Pérez, I. Modelos basados en Soft Computing para el diseño de rutas de vehículos: Soluciones en diferentes entornos. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/43317]
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