Publicación: Un algoritmo rollout (ra) para la solución del problema de ruteo de vehículos con demanda estocástica, desde una perspectiva de reoptimización
| dc.contributor.advisor | Lamos Diaz, Henry | |
| dc.contributor.author | Nunez Nunez, Yesenia Katherine | |
| dc.contributor.author | Robinson Quintero, Leslie Paola | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T20:39:01Z | |
| dc.date.available | 2014 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T20:39:01Z | |
| dc.date.created | 2014 | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | En el presente trabajo de investigación se presenta el Algoritmo Rollout de un solo paso (ORA) como una solución al Problema de Ruteo de Vehículo con Demanda Estocástica (VRPSD) con una perspectiva de reoptimización para el caso de único vehículo, el cual se centra en hallar una política mejorada que minimice el costo de la ruta resultante. Esto se obtiene por mejoras realizadas secuencialmente y de manera cíclica, teniendo como base una solución a priori hallada a través de la heurística Nearest Neighbor (NN). Se realizó un diseño de experimentos con el objetivo de analizar los efectos de la variación de los parámetros del algoritmo Rollout sobre la variable respuesta. Utilizando la propuesta de investigación realizada por Silvia Galván se ha construido un banco de pruebas, adaptando los factores y niveles al presente problema para validar el Algoritmo Rollout. Se validaron las soluciones obtenidas por el software y se medió la calidad de los resultados, los cuales fueron comparados con el método evolutivo de colonia de hormigas (EACO). A partir del resultado del diseño de experimentos se concluye que, el análisis del algoritmo se dividió para 4, 8 y 12 clientes. En los efectos estimados, para 4 y 8 clientes la ubicación de los clientes y la demanda promedio respectivamente, son factores significativos sobre la variable de respuesta. Para obtener mejores resultados sobre la función objetivo la ubicación de los clientes y la demanda promedio deben tomar el nivel 1 mientras que la desviación debe tomar el nivel 2. Los resultados obtenidos al comparar el Rollout con el método EACO muestran que el 37,5% de las instancias, para el algoritmo Rollout, arroja mejores resultados en el grupo de 8 y 12 clientes, con una diferencia porcentual mayor al 1%. 1 | |
| dc.description.abstractenglish | The current investigation presents the one-step rollout algorithm as a solution to the vehicle routing problem with estochastic demand (VRPSD) with a reoptimization perspective for an only-vehicle case, which is centered in finding an improved policy to minimize the cost of the resulting route. This is obtained by the upgrades made sequentially and cyclically, having as a foundation an a-priori solution found through the nearest neighbor heuristic. Experiments were design to analyze the effect of variations of the parameters from the rollout algorithm on the variable answer. Using the investigation proposal made by Silvia Galvan a test bank has been built, adapting the factors and levels to the current problem to ratify the Rollout algorithm. The solutions obtained were validated by the software and the quality of the results was measured, which were compared using Evolutionary Method based on Ant Colony Optimization, EACO. Based on the result of the design of experiments it is concluded that the analysis of the algorithm is divided to 4, 8 and 12 clients. In the estimated effects, 4 and 8 clients the location of customers and the average demand respectively, are significant factors on the response variable. For best results on the objective function the location of customers and average demand should take level 1 while the deviation should take Level 2. The results obtained by comparing the Rollout with EACO method show that 37.5% instances, for the Rollout algorithm yields better results in the group of 8 to 12 guests, with a percent difference greater than 1%. . | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Industrial | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30252 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Industrial | |
| dc.publisher.school | Escuela de Estudios Industriales y Empresariales | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Vrp | |
| dc.subject | Vrpsd | |
| dc.subject | Programación Dinámica | |
| dc.subject | Algoritmo De Despliegue | |
| dc.subject | Secuencia De Base. | |
| dc.subject.keyword | Vrp | |
| dc.subject.keyword | Vrpsd | |
| dc.subject.keyword | Dynamic Programming | |
| dc.subject.keyword | Algorithm Rollout | |
| dc.subject.keyword | Base Sequence | |
| dc.title | Un algoritmo rollout (ra) para la solución del problema de ruteo de vehículos con demanda estocástica, desde una perspectiva de reoptimización | |
| dc.title.english | Problem with stochastic demand, from perspective of reoptimization | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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