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Solución al Problema de Ruteo de Vehículos de Flota Fija Heterogénea con Restricciones de Carga Bidimensional (2L-HFFVRP) Mediante la Metaheurística de Algoritmo Genético

Resumen

En el presente trabajo de investigación se plantea la metaheurística de algoritmo genético para abordar el problema de ruteo de vehículos de flota fija heterogénea con restricciones de carga bidimensional (2L-HFFVRP). La particularidad de esta restricción de carga bidimensional radica en la capacidad de rotación de los artículos en un ángulo de 90° y la carga de manera secuencial en el vehículo, lo que representa una variante que no ha sido estudiada del problema clásico de ruteo y tiene una amplia gama de aplicaciones en el campo de la logística. En este problema, cada cliente demanda un conjunto de artículos bidimensionales rectangulares y el objetivo es encontrar las rutas de entrega que minimicen la distancia total recorrida por una flota de vehículos con diferentes capacidades y superficies de carga bidimensional. Para dar solución al problema, se desarrolla un algoritmo genético para abordar el HFFVRP y un algoritmo de primera posición (First-fit) para abordar las restricciones de carga 2L. Como resultado, se crea un prototipo de programa con interfaz de usuario. Para la validación del modelo y algoritmo propuesto, se realizan escenarios e instancias, utilizando los datos reales proporcionados por la Cooperativa de Impresores del Oriente, una empresa del sector papelero de la ciudad de Bucaramanga, que se encarga de atender al sector de la industria de la comunicación gráfica en la región oriente del país, suministrando materias primas e insumos a sus asociados. Los resultados obtenidos respaldan la efectividad de este enfoque: el modelo propuesto describe correctamente el problema, el algoritmo obtiene buenas soluciones factibles y demuestra su capacidad para resolver problemas a pequeña escala como a gran escala. Además, la heurística de empaquetamiento es una estrategia eficiente en la solución de este tipo de problemas de carga.