Modelos matemáticos para la programación óptima de rutas: formulación e implementación
Mauricio Granada Echeverri; Luis Carlos Cubides Rivera; Rubén Iván Bolaños
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso | 9789587227307 | SIMEHPRINTG72827D600JF8B9I090A | — | 2022 |
| E-book | 9789587227314 | SIMEHEBOOKEBH4CIAFI6J5E9564B73 | — | 2022 |
Sobre esta obra
El problema de programación de rutas en una empresa de transporte generalmente considera varios escenarios de distribución de bienes los cuales, a su vez, constituyen diferentes grados de complejidad en su programación. Un escenario común consiste en establecer la ruta más corta para la distribución de un conjunto de productos a través de un único vehículo. Sin embargo, existen escenarios mucho más complejos de modelar, en donde se consideran varios vehículos partiendo desde diferentes puntos a fin de distribuir los bienes a un conjunto amplio de clientes, ventanas de tiempo, entrega y recogida simultánea y entrega primero y recogida al regreso. En este libro se presenta un conjunto de problemáticas propias de la programación óptima de rutas, cuyos modelos han sido estudiados, definidos, propuestos y evaluados en el desarrollo del proyecto titulado: Herramienta computacional para la programación óptima de rutas en una empresa de transporte de carga, considerando diferentes estrategias de distribución de productos con código 6-19-5, realizado con el apoyo de la universidad Tecnológica de Pereira y su vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión. Estos modelos son concatenados de forma pedagógica y gradual, con el objetivo de transitar fácilmente desde el modelo simple del TSP hasta el OLRP, pasando por el MTSP, CVRP y MCVRP. El aspecto pedagógico consiste en que la presentación de los problemas debe permitir apreciar el crecimiento gradual del modelo clásico del TSP, a través de restricciones, parámetros y variables adicionales, así como modificaciones a la función objetivo, hasta convertirse en los problemas subsecuentes. De esta forma, un estudiante de maestría, doctorado, o en general cualquier lector interesado, podría experimentar con la inclusión y exclusión de restricciones en el modelo para visualizar el impacto sobre los resultados obtenidos.