Optimización por simulación basado en un sistema evolutivo de optimización de enjambre de partículas para el problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorGalván Nuñez, Silvia Adriana
dc.date.accessioned2024-03-03T19:44:41Z
dc.date.available2012
dc.date.available2024-03-03T19:44:41Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.description.abstractEn el presente trabajo se resuelve el Problema de Ruteo de Vehículos con Demandas Estocásticas (VRPSD), el cual se analizó utilizando la política de descarga preventiva para el caso de un solo vehículo. Adicionalmente, se propuso el framework SIM-EPSO para la solución del VRPSD basado en el enfoque de optimización por simulación utilizando el híbrido de Optimización de Enjambre de Partículas con los operadores evolutivos de cruce y mutación (EPSO) y simulación de Monte Carlo para la evaluación de la función objetivo. Por otro lado, se llevó a cabo un diseño experimental (DOE) tipo Taguchi sobre un conjunto de instancias cuidadosamente generadas con el fin de analizar el impacto de los parámetros de entrada del VRPSD sobre la función objetivo. Adicionalmente, se compararon los resultados obtenidos en el framework propuesto con las soluciones dadas en la versión básica de la metaheurística Optimización de Enjambre de Partículas (PSO). Los resultados muestran que existen algunos parámetros del VRPSD que tienen una incidencia positiva sobre el valor de la función objetivo al cambiar de un nivel bajo a un nivel alto, como el número de clientes, capacidad del vehículo y la desviación de la demanda de los clientes. Finalmente, los resultados evidencian la capacidad del SIM-EPSO en encontrar mejores soluciones en términos de valor de función objetivo respecto a la versión básica del PSO, justificando la incorporación de los operadores evolutivos al método de solución propuesto. 1
dc.description.abstractenglishSIMULATION In this paper the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD) is solved. The VRPSD was analyzed using the preventive restocking policy for the case of a single vehicle. In addition, the framework SIM-EPSO was proposed for the solution of the VRPSD using an approach based on simulation-optimization in which a hybrid Particle Swarm Optimization with evolutionary function were considered. Furthermore, it was carried out a design of experiments (DOE) Taguchi type on a set of instances carefully generated in order to analyze the impact of the input parameters of the VRPSD on the objective function. Finally, the results obtained with the proposed framework were compared with the given solutions in the basic version of the metaheuristic Particle Swarm Optimization (PSO). The results show that there are some parameters VRPSD that have a positive impact on the value of the objective function to change from a low to a high level, like number of framework SIM-EPSO of find better solutions in terms of objective function values than the basic PSO, justifying the incorporation of evolutionary operators to the solution method proposed.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería 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/20.500.14071/28036
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería 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.subjectVrpsd
dc.subjectPso
dc.subjectOperadores Evolutivos
dc.subjectSimulación Monte Carlo.
dc.subject.keywordVrpsd
dc.subject.keywordPso
dc.subject.keywordEvolutionary Operators
dc.subject.keywordMonte Carlo
dc.titleOptimización por simulación basado en un sistema evolutivo de optimización de enjambre de partículas para el problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas
dc.title.englishSimulation-optimization based on an evolutionary system of particle swarm optimization for the vehicle routing problem with stochastic demands1
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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