Modelo Aco Para La Recolección De Residuos Por Contenedores

Hornig, Eduardo Salazar; Fuentealba, Nelson Ruiz

doi:10.4067/s0718-33052009000200012

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“…En [3] se destaca la importancia de atender a la logística de recolección de residuos debido a los costos que se generan a la hora de la recolección y por el aumento en los volúmenes de residuos generados que impacta directamente al medio ambiente. En este trabajo se modela el problema del agente viajero (TSP) para obtener la ruta de recolección que toma en consideración la capacidad del vehículo, 208 nodos y 355 arcos, posteriormente se aplica el algoritmo de optimización por colonia de hormigas para la obtención de resultados y el logro del objetivo el cual es la minimización de la distancia total recorrida.…”

Section: Introductionunclassified

Aplicación del modelo TSP en la planificación de rutas de una empresa de servicio de limpieza

Cruz Romero,

Nosedal Sánchez,

Abodón Lira

et al. 2023

Científica

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Este trabajo se desarrolló para apoyar la toma de decisiones de una empresa de servicios. La empresa bajo estudio brinda el servicio de limpieza residencial y comercial y se ubica en San Diego CA, el inicio de sus operaciones data desde el año 2008. Actualmente la empresa no cuenta con herramientas cuantitativas para el análisis o la planificación de rutas en su operación, por lo tanto, tiene el potencial de ser optimizada para mejorar su eficiencia o ampliar su capacidad actual para atender los servicios demandados. Se propone como herramienta de mejora el desarrollo y solución de un modelo para resolver una instancia correspondiente a la aplicación del modelo Travelling Salesman Problem-Problema del agente viajero (TSP) que implica un nodo origen y n nodos destinos de procesamiento fijos de modo que haya una asignación de un servicio de limpieza para cada nodo y que cada nodo sea visitado solamente una vez a excepción del origen. De acuerdo con los resultados obtenidos, se pudo identificar un potencial de mejora en cuanto a los tiempos de ejecución de las actividades de la empresa ya que el porcentaje de reducción fue del 32%, resultado que evidencia el beneficio en cuanto a un mejor aprovechamiento de la capacidad actual de la empresa para atender los servicios demandados, y eventualmente dicha capacidad adicional (obtenida por la optimización) se podría asignar para atender los servicios no programados sin necesidad de incurrir en mayor contratación o bien aumentar la cobertura de demanda programada con los mismos recursos operativos (personal y vehículos).

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Section: Introductionunclassified

Aplicación del modelo TSP en la planificación de rutas de una empresa de servicio de limpieza

Cruz Romero,

Nosedal Sánchez,

Abodón Lira

et al. 2023

Científica

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Optimización mediante algoritmo de hormigas aplicado a la recolección de residuos sólidos en UNAM-CU

Mancera-Galván¹,

Garro-Licon²,

Rodríguez-Vázquez³

2015

RCS

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Resumen. En este artículo se aplica la metaheurística de colonia de hormigas (ACO) para resolver el problema de ruteo que se presenta al realizar la tarea de recolección de residuos sólidos en UNAM-CU. Este espacio está dividido en varios circuitos de los cuales el circuito CCU será nuestro primer caso de estudio. El encontrar la mejor ruta para este circuito, puede verse como un problema de optimización, que en una primera etapa se plantea como el problema clásico del agente viajero (TSP). Para resolver el problema, cuatro algoritmos ACO son utilizados: Sistema de hormigas (AS), Sistema de hormigas elitista (EAS), Sistema de hormigas Max-Min (MMAS) y Sistema de colonia de hormigas (ACS). Los resultados muestran reducción en la distancia recorrida con respecto a la ruta actualmente adoptada empíricamente en CU así como el desempeño de los algoritmos al realizar un estudio previo de sensibilidad de los parámetros.Palabras clave: optimización por colonia de hormigas, ruteo de vehículos, TSP, recolección de residuos sólidos.

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Aplicación de un algoritmo ACO al problema de taller de flujo de permutación con tiempos de preparación dependientes de la secuencia y minimización de makespan

Hornig¹,

Weber²

2011

Ingeniare. Rev. chil. ing.

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RESUMENEn este trabajo se estudió el problema de secuenciamiento de trabajos en el taller de flujo de permutación con tiempos de preparación dependientes de la secuencia y minimización de makespan. Para ello se propuso un algoritmo de optimización mediante colonia de hormigas (ACO), llevando el problema original a una estructura semejante al problema del vendedor viajero TSP (Traveling Salesman Problem) asimétrico, utilizado para su evaluación de problemas propuestos en la literatura y se compara con una adaptación de la heurística NEH (Nawaz-Enscore-Ham). Posteriormente se aplica una búsqueda en vecindad a la solución obtenida tanto por ACO como NEH.Palabras clave: Taller de flujo de permutación, tiempos de preparación, metaheurísticas, ACO, búsqueda local. ABSTRACT INTRODUCCIÓNEn un sistema de manufactura, la disposición de la maquinaria define el tipo de configuración productiva necesaria para realizar el proceso de transformación. Las necesidades de los clientes se traducen en órdenes de trabajo que se liberan y "transforman" en trabajos con fecha de entrega asociada. La programación de producción se preocupa de la asignación de recursos limitados a tareas productivas, y debe realizarse de manera detallada para mantener la eficiencia y el control de las operaciones dentro del sistema productivo y así constituir una ventaja competitiva difícil de imitar (ver, por ejemplo, [1-2]).Los distintos productos requieren en su fabricación de distintas operaciones, las que se realizan en un orden y configuración productiva determinada, dependiendo del tipo de producto, su volumen de producción, la variedad de productos que se produce en la misma línea, etc. El taller de flujo consiste de m máquinas dispuestas en serie, donde se procesan trabajos de flujo unidireccional que requieren m operaciones,

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