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Solución del problema cvrp mediante el algoritmo de descomposición de Dantzig Wolfe

dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorMartínez Quezada, Daniel Orlando
dc.date.accessioned2024-03-03T20:39:16Z
dc.date.available2014
dc.date.available2024-03-03T20:39:16Z
dc.date.created2014
dc.date.issued2014
dc.description.abstractEn el siguiente trabajo se presenta la aplicación de un algoritmo de descomposición de Dantzig-Wolfe aplicado a dos instancias del benchmark para el CVRP, limitando la enumeración de las restricciones de sub-tours o ciclo hamiltonianos y a la vez comparándolo con una formulación sin descomponer usando como entorno de programación Matlab y GAMS de forma simultánea mediante el uso de archivos y librerias gdx (GAMS data exchange) mostrando los resultados obtenidos, analizando la factibilidad de las respuestas generadas por cada limite en la cardinalidad del conjunto de restricciones de eliminación de sub-tours enumerados, encontrándose que los límites de memoria de los ordenadores comerciales son insuficientes para formular por completo un CVRP superior a 16 nodos en sistemas operativos de 32bits, pero también que en algunas instancias no es necesario formular el CVRP en su totalidad solo para llegar a una solución factible u óptima. Además se encuentra que en una formulación de descomposición converge más rápido que una formulación completa para algunos casos, finalmente se sugiere una formulación descompuesta para implementar con algoritmos mixtos entre estocásticos y determinísticos limitando el conjunto de sub-tours y evitar formularlo en su totalidad, viéndolo como un posible nuevo campo de investigación en problemas de optimización combinatoria junto con la aplicación de la herramienta de parallel pool de las nuevas versiones de Matlab para aplicaciones de computación en paralelo.
dc.description.abstractenglishIn this work, the application of a Dantzig-Wolfe decomposition algorithm to two instances for the capacitated vehicle routing problem (CVRP) benchmark is presented limiting the sub-tours restrictions or hamiltonian cycles enumeration, and it is compared to a non-decomposed formulation using simultaneously Matlab and GAMS as the programming environments by using GDX (gams data exchange) files and libraries. the results are shown by analyzing the feasibility of the answers generated by each cardinality limit of the numerated sub-tours constrains set. It was found that the commercial computers memory limits are not big enough to formulate a complete 16 nodes CVRP in a 32 bits operating system, but in some instances it is not necessary to formulate the complete CVRP in order to find a feasible or optimal solution. besides, it was found that a decomposition formulation converge faster than a complete formulation in some cases, finally it is suggested to use a decomposed formulation to execute with mixed stochastic and deterministic algorithms limiting the sub-tours set, avoiding to formulate it entirely and looking at it like a possible new research field in combinatorial optimization problems including the use of the parallel pool tool of the new Matlab version for parallel computing applications.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30305
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDescomposición De Dantzig-Wolfe
dc.subjectProblema De Ruteo De Vehículos Con Restricciones De Capacidad
dc.subjectMétodos Exactos
dc.subjectGeneración De Columnas.
dc.subject.keywordDantzig-Wolfe Decomposition
dc.subject.keywordCapacitated Vehicle Routing Problem
dc.subject.keywordExact Methods
dc.subject.keywordColumn Generation
dc.titleSolución del problema cvrp mediante el algoritmo de descomposición de Dantzig Wolfe
dc.title.englishSolving cvrp problem using dantzig-wolfe decomposition algorithm
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

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