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Ver el documento (formato PDF)   Negrotto, Daniel.  "Algoritmos para el problema de localización y ruteo de vehículos con capacidades y premios"  (2015-09-24)
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
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Resumen:
El problema de Localización y Ruteo de Vehículos con Capacidades (CLRP) es la combinación de dos problemas muy estudiados del área de la Investigación Operativa: el problema de localización de depósitos con capacidades (CFLP) y el problema de ruteo de vehículos con múltiples depósitos (MDVRP). Dado un conjunto de posibles localizaciones se busca determinar cuáles utilizar para satisfacer las demandas de un conjunto de clientes y programar las rutas que los visitan. Se busca minimizar los costos de apertura de depósitos, de utilización de vehículos y de ruteo satisfaciendo restricciones de capacidad tanto en los vehículos como en los depósitos. En este trabajo se presenta una nueva versión del problema denominada Localización y Ruteo de Vehículos con Capacidades y Premios (PC-CLRP) que busca generalizar el problema CLRP permitiendo la posibilidad de que los clientes sean o no visitados. Los clientes atendidos otorgan un beneficio y la maximización de la suma de los beneficios forma parte del objetivo del nuevo problema. Se proponen en este trabajo algoritmos para el problema PC-CLRP. En primer lugar se introduce un algoritmo metaheurístico para resolverlo basado en el método de optimización por Colonia de Hormigas. Se implementa una metaheurística de 3 colonias de hormigas que colaboran construyendo las distintas etapas de una solución PC-CLRP: localización, clusterizado y ruteo. Posteriormente, se presentan modelos de programación lineal entera basadas en modelos de flujo de 2 índices y 3 índices. Se analizan distintas familias de desigualdades válidas utilizadas para CLRP y se proponen nuevas versiones de las mismas para el problema PC-CLRP. Además, se definen nuevas desigualdades válidas y cortes de optimalidad junto a sus correspondientes algoritmos de separación. Por último, se implementa un algoritmo Branch&Cut utilizando uno de los modelos de programación lineal entera propuestos. Se reportan los resultados obtenidos por ambos algoritmos para el problema PC-CLRP sobre un conjunto de instancias especialmente dise~nadas para el nuevo problema. Se compara además los resultados frente a los reportados en otros trabajos sobre el problema CLRP obteniendo resultados competitivos. Palabras claves: problema de localización y ruteo de vehículos, programación lineal entera, branch and cut, colonia de hormigas, optimización combinatoria, recolección de premios.

Abstract:
The Capacitated Location Routing Problem (CLRP) is the combination of two well studied problems in Operations Research: Capacitated Facility Location Problem (CFLP) and Multiple Depots Vehicles Routing Problem (MDVRP). Given a set of available locations, the aim is to find a subset of depots to satisfy customer demands and to determine the routes to visit the customers. The objective is to minimize the cost of the opened depots, the fixed cost of the vehicles in use and the cost of the routes satisfying vehicle and depot capacity constraints. In this work we present a new version of the problem named Prize-Collecting Capacitated Location Routing Problem (PC-CLRP). This problem is a generalization of CLRP where customers have not the requirement to be visited. A customer gives a benefit if it is considered as part of the proposed solution. The maximization of this benefits is a new objective for this problem. We proposed an algorithmic approach to solving PC-CLRP. First, we introduce a new meta-heuristic algorithm based on the Ant Colony Optimization algorithm. Our ant algorithm optimizes the 3 levels of decision: location, clustering and routing. Next, we present new models based on two-index and three-index ow integer linear programming formulations. Known valid inequalities for CLRP are analyzed and adapted for PC-CLRP. This is complemented with the development of new valid inequalities and optimality cuts and their corresponding separation algorithms. Finally, we implement a Branch&Cut algorithm based on one of the proposed models. Computational results are reported for both implemented algorithms on a new set of instances specially designed for the new problem. Additionally, we compare it with recent work for CLRP on instances from the literature obtaining competitive results. Keywords: location routing problem, integer linear programming, branch and cut, ant colony, combinatorial optimization, prize-collecting

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Registro:
Título : Algoritmos para el problema de localización y ruteo de vehículos con capacidades y premios     =    Algorithms for the prize-collecting capacited location routing problem
Autor : Negrotto, Daniel
Director : Loiseau, Irene
Consejero : Loiseau, Irene
Jurados : Cancela, Héctor  ; Pereira Lucena, Abilio  ; Marenco, Javier
Año : 2015-09-24
Editor : Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Filiación : Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Computación. Grupo de Investigación Operativa, Optimización Combinatoria y Grafos
Grado obtenido : Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Computación
Ubicación : Preservación - http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_5818_Negrotto
Idioma : Español
Area Temática : Computación / Metaheuristica
Computación / Optimización Combinatoria
Palabras claves : PROBLEMA DE LOCALIZACION Y RUTEO DE VEHICULOS; PROGRAMACION LINEAL ENTERA; BRANCH AND CUT; COLONIA DE HORMIGAS; OPTIMIZACION COMBINATORIA; RECOLECCION DE PREMIOS; LOCATION ROUTING PROBLEM; INTEGER LINEAR PROGRAMMING; BRANCH AND CUT; ANT COLONY; COMBINATORIAL OPTIMIZATION; PRIZE-COLLECTING
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