Comparative Analysis of Two Different Heuristics for Model of VRP

Joshi, Sourabh; Kaur, Sarabjit

doi:10.1109/icacce.2015.87

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“…Ahora bien, una de las alternativas para contrarrestar la problemática mencionada es lo que respecta a la aplicación de un sistema de ruteo estratégico, el cual busca minimizar los costos de transporte mediante la elección de la ruta más conveniente, es decir, aquella que cumpla con todas las especificaciones y que contribuya a la mejora del problema (Joshi & Kaur, 2015); (Daza, Montoya, & Narducci, 2013).…”

Section: Introductionunclassified

Modelo de ruteo capacitado con flota heterogénea para la distribución de pedidos: caso aplicado a una empresa ladrillera de la ciudad de Sincelejo, Sucre

Domínguez

Salgado

Meza

et al. 2021

Soluciones De Ingeniería Aplicadas a Problemas en La Industria

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Modelo de ruteo capacitado con flota heterogénea para la distribución de pedidos: caso aplicado a una empresa ladrillera de la ciudad de Sincelejo, Sucre

Domínguez

Salgado

Meza

et al. 2021

Soluciones De Ingeniería Aplicadas a Problemas en La Industria

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Brainstorming-Based Ant Colony Optimization for Vehicle Routing With Soft Time Windows

Chen

et al. 2019

IEEE Access

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In this paper, we propose a novel ant colony optimization algorithm based on improved brainstorm optimization (IBSO-ACO) to solve the vehicle routing problem with soft time windows. Compared with the traditional ant colony algorithm, the proposed IBSO-ACO can better address the local optimum problem, since we have carefully designed an improved brainstorming optimization algorithm to update the solutions obtained by the ant colony algorithm, which enhance the solution diversity and the global search ability. Furthermore, we use the classification method to accelerate the convergence of the proposed algorithm. The extensive experimental results have confirmed that the proposed IBSO-ACO algorithm can achieve a lower routing cost at a high convergence rate than the traditional ant colony algorithm and the simulated annealing ant colony algorithm.INDEX TERMS Vehicle routing problem with soft time window, improved brainstorm optimization.

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Solución del problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas mediante la optimización por espiral

2016

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El artículo presenta los resultados del estudio de un problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas (Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands, VRPSD), en el cual la única variable estocástica es la demanda de los clientes, esta variable sigue una distribución discreta, y su valor solo es conocido cuando el vehículo llega a la ubicación del cliente. Para su solución, se implementó la metaheurística denominada Optimización por Espiral, con el enfoque a priori y la estrategia de reabastecimiento preventivo para un solo vehículo. Para mejorar el método se inicializaron las rutas mediante la heurística del vecino más cercano, y posteriormente se utilizó la mutación, un operador evolutivo, para ampliar la zona de exploración de los puntos de búsqueda. Adicionalmente, se utilizó el intercambio 2-Opt, una heurística de búsqueda local, con el fin de intensificar la búsqueda en la vecindad de soluciones óptimas encontradas. Por otra parte, se realizó un diseño de experimentos 23, con el fin de determinar la influencia de cada factor en la función objetivo. Este análisis se llevó a cabo en 8 instancias diferentes que fueron diseñadas y desarrolladas por Galván et al. [1]. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos con los arrojados por el algoritmo híbrido EPSO, con el objetivo de probar la eficiencia y eficacia del algoritmo desarrollado. Esta comparación evidenció que el método propuesto obtiene mejores resultados en todas las instancias, con mejoras de hasta el 5,71 %.

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Comparative Analysis of Two Different Heuristics for Model of VRP

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