En este trabajo se muestra el empleo simultáneo de la simulación y optimización en la planeación de operaciones logísticas, específicamente para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la cantidad de medios de transporte a utilizar en el proceso de abastecimiento-distribución de mercancías. El estudio se desarrolla para una compañía cubana dedicada a la transportación de bienes y servicios de almacenamiento. La aplicación de las herramientas propuestas permitió sugerir el número óptimo de camiones a utilizar, considerando minimizar el tiempo ocioso de los camiones y maximizar el nivel de servicio al cliente. Los resultados experimentales muestran una mejora significativa en la reducción del plazo de entrega y en el aumento de la cantidad de pedidos satisfechos para los clientes de la compañía.

No abstract

This paper proposes an algorithm based on multi-type ants (so-called Multi-type Ant Colony System, M-ACS) for solving the Traveling Salesman Problem (TSP). Multiple ant types cooperate (through pheromone exchange) and compete (by mean of repulsion mechanism) among them in order to increase the efficacy in the search process. The obtained experimental results has been compared against benchmark results from OR literature. In particular for large scale TSP, the algorithmic proposal M-ACS shows competitive results regarding to the efficacy.