Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo de búsqueda tabú basado en enlaces de encuadre (FL) para un problema de enrutamiento de vehículos multidepósito a gran escala (LSMDVRP). Los enlaces de encuadre se generan durante la gran optimización continua de las soluciones actuales y luego se toman como esqueletos para mejorar la capacidad de búsqueda óptima, acelerar el proceso de optimización y obtener mejores resultados. Basándose en la comparación entre las rutas anteriores y posteriores a la mutación en la solución actual, se extraen diferentes partes. En el periodo de optimización actual, los enlaces implicados en la solución óptima se consideran candidatos a la base FL. Existen múltiples periodos de optimización en todo el algoritmo, y hay varios FL potenciales en cada periodo. Si se cumple la condición de actualización, se actualiza la base de FL, se añaden nuevos FL a la ruta actual y se inicia el siguiente periodo. Mediante el ajuste del límite del área de reparto multidepósito con parámetros dinámicos, los autores definen los principios de selección de candidatos para tres tipos de conexiones de clientes, respectivamente. Para elegir los FL se emplean la división de enlaces y el método de la ruleta. Se estudian 18 instancias de LSMDVRP en tres grupos y se obtienen nuevos valores de solución óptima para nueve de ellas, con mayor velocidad de cálculo y fiabilidad.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:fl base, nuevos valores óptimos de solución, problema de enrutamiento de vehículos multidepósito a escala, múltiples periodos de optimización, principios de selección de candidatos, gran optimización continua, periodo de optimización actual, mayor velocidad de cálculo, área de reparto multidepósito, varios fls potenciales
• Keywords:fl base, new optimal solution values, scale multidepot vehicle routing problem, multiple optimization periods, candidate selection principles, continuous great optimization, current optimization period, higher computation speed, multidepot sharing area, several potential fls