Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Lamos Diaz, HenryGalván Nuñez, Silvia Adriana2024-03-0320122024-03-0320122012https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/28036En 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. 1application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/VrpsdPsoOperadores EvolutivosSimulación Monte Carlo.Optimización por simulación basado en un sistema evolutivo de optimización de enjambre de partículas para el problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticasUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coVrpsdPsoEvolutionary OperatorsMonte CarloSimulation-optimization based on an evolutionary system of particle swarm optimization for the vehicle routing problem with stochastic demands1info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)