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Un método evolutivo de colonia de hormigas para la solución del problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas

dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorAcosta Niño, Francia Del Pilar
dc.contributor.authorOsorio Osorio, Daniela Angelica
dc.date.accessioned2024-03-03T19:58:33Z
dc.date.available2013
dc.date.available2024-03-03T19:58:33Z
dc.date.created2013
dc.date.issued2013
dc.description.abstractEn el presente trabajo de investigación, se desarrolla un Método Evolutivo de Colonia de Hormigas (EACO) para resolver el Problema de Ruteo de Vehículos con Demandas Estocásticas (VRPSD) con reabastecimiento preventivo para el caso de un solo vehículo. El método propuesto se fundamenta principalmente en el algoritmo Sistema de Hormigas tradicional AS, desarrollado por Dorigo et al., en el año 1996. Además, se utiliza la mutación, un operador evolutivo, para ampliar la exploración de los agentes (hormigas artificiales) hacia nuevas zonas del espacio de búsqueda y, una heurística de búsqueda local, intercambio 2-Opt, con el fin de explotar las mejores soluciones. Para estudiar el efecto de la variación de los parámetros del algoritmo Evolutivo de Colonia de Hormigas en el valor de la función objetivo, y establecer la configuración que lleve a mejores soluciones del Problema de Ruteo de Vehículos con Demandas Estocásticas, se realizó un diseño experimental. Se utilizó un banco de pruebas previamente definido para evaluar la calidad de las soluciones obtenidas por el algoritmo EACO, las cuáles fueron comparadas con la metaheurística Sistema de Hormigas tradicional. Los resultados revelan que el método propuesto supera el rendimiento del algoritmo Sistema de hormigas tradicional en las ocho instancias comparadas. 1
dc.description.abstractenglishIn the current research project, an Evolutionary Method based on Ant Colony Optimization (EACO) is developed in order to solve the Single Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD) with preventive restocking. The proposed method is principally based on the traditional Ant system algorithm, developed by Dorigo et al. in 1996. Moreover, It uses mutation, evolutionary operator, to expand the exploration of agents (artificial ants) towards new áreas of the search space, and a local search heuristics, exchange 2-Opt, in order to exploit the best solutions. An experimental design was developed to the effect of the variation of Evolutionary Method based on Ant Colony Optimization Parameters in the objective function value and set the configuration that may lead to better solutions for Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands. A previously defined test was employed to evaluate the quality of the solutions obtained by the Evolutionary Method based on Ant Colony Optimization, which were compared with the traditional metaheuristic Ant Sstem. The results show that the proposed method outperforms the traditional ant system algorithm in the eight instances compared. 3
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/20.500.14071/28210
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.subjectVrp Con Demandas Estocásticas
dc.subjectMétodo Evolutivo Aco.
dc.subject.keywordVrp With Stochastic Demands
dc.subject.keywordEvolutionary Method Aco.
dc.titleUn método evolutivo de colonia de hormigas para la solución del problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas
dc.title.englishMethod based on ant colony optimization for solving vehicle routing problem with stochastic demands3
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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