Resumen

ESCOBAR, John Willmer; LINFATI, Rodrigo  y  ADARME-JAIMES, Wilson. Un algoritmo metaheurístico híbrido para el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2015, vol.82, n.189, pp.243-251. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v82n189.48552.

Este artículo considera el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto y las rutas a ser desarrolladas para satisfacer la demanda de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos fijos de los depósitos abiertos, el costo del uso de los vehículos, y los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este artículo, una búsqueda tabú granular (GTS) con diferentes estrategias de diversificación contenida en una búsqueda iterativa local (ILS) es propuesta para resolver el CLRP. Un procedimiento de perturbación es aplicado cuando la mejor solución encontrada no se puede mejorar por un número determinado de iteraciones. Experimentos computacionales sobre instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, con tiempos computacionales reducidos, soluciones de alta calidad mostrando su efectividad.

Palabras clave : Problema de Localización y Ruteo (LRP); Búsqueda Iterativa Local (ILS); Búsqueda Tabú Granular (GTS); Algoritmos Metaheuristicos.

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