Algoritmos

VRP ESTUDIO PARA LA CIUDAD DE BOGOTA (REF 4 ARTICULOS)

Los artículos sobre Los problemas de rutas de vehículos (VRP) son aplicables a la ciudad de Bogotá debido a que esta ciudad hasta ahora está integrando su transporte hecho que hace que se presenten dificultades de todo tipo. Por otro lado el esfuerzo por conjugar el número de rutas de flotas par prestar un óptimo servicio a un sinnúmero de grupos de clientes, con el fin de optimizar las diferentes combinaciones que se pueden dar.

De igual manera la aplicación de estos modelos para solucionar diversas situaciones que generan inconvenientes en las mismas como lo son las de carácter logístico, y las cadenas de suministro en general, hacen que el modelo escogido se vulva cada vez mas complejo para modelar matemáticamente pero a su vez mucho más precioso por lo robusto que se puede convertir el modelo, esto hace que quizás los resultados no se den de manera rápida y veras en tiempo real hecho que hace que las soluciones tarden .

El alza del combustible es uno de los problemas que hace que las decisiones de aprovisionamiento en del mismo en la ciudad tiene un valor importante ya que hasta ahora se está integrando el transporte en la misma. Aun quedan empresas sueltas que normalmente sus vehículos tinquean en el sitio x, en el cual se den costos más bajos o a los cuales se ha llegado a un convenio.

Cada una de las acciones anteriormente y demás que se puedan presentar son parte del conjunto de variables a estudiar con miras a reducir o minimizar costos, y optimizar tiempos en el desarrollo de una solución más precisa.

Esto está dado por un numero de variables vinarias que normalmente excede como lo decía anteriormente esto hace que se dificulte encontrar resultados en tiempos razonables cuando el objetivo o consigna es resolver este tipo de problemas lo que no arroja resultados óptimos y exactos, sin embargo en este primer artículo se muestra que se han realizado esfuerzos por encontrar soluciones , hecho que ha llevado a desarrollar métodos heurísticos y meta heurísticos como algoritmos genético como done el meta heurístico es un componente de optimización mientras que el heurístico no produce una sola solución, como algoritmos genéticos, optimización de de flotas en general, enjambres de partículas, optimización (pso)etc.

De igual manera datare un ejemplo tomado del articulo numero 1 R. Nallusamy1*, K. Duraiswamy2, R. Dhanalaksmi3 and P. Parthiban “1” E n el cual en el 2008 se utilizo un algoritmo (pso) con el fin de optimizar problemas de diseño de almacenamiento en niveles, en los cuales mediante la aplicación del modelo utilizando algoritmos genéticos se dio solución optima a el mismo.

Durante las pasadas 4 décadas se ha buscado de manera continua y sin reducir esfuerzos maneras de optimizar y crear modelos que busquen dar solución a dichos problemas, no solo en lo referente a la logística si no también a cada una de las variables de la cadena de suministros. De igual manera es obligación de cada uno de nosotros los ingenieros estar a la vanguardia de estos procesos, para

R. Nallusamy1*, K. Duraiswamy2, R. Dhanalaksmi3 and P. Parthiban “1”

hallar soluciones de mejoramiento continuo a cada una de las mismas ya que en general por estar dentro de la industria en la empresa más remota que apliquemos tendremos este tipo de inconvenientes que deberemos estudiara fondo para dar soluciones optimas a los mismos.

En los siguientes artículos estudiados como por ejemplo OPTIMIZATION OF MULTIPLE VEHICLE ROUTING PROBLEMS USING APPROXIMATION ALGORITHMS “2” Problemas en la utilización algoritmos de aproximación en los cuales de igual manera se utilizan os mismos modelos normalmente para la optimización combinatoria con el fin de de servir a un número de clientes con una flota de vehículos con el objetivo de minimizar costos totales de transporten el.

Si el (pso) no puede

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