Resumen

Estudiamos un problema de múltiples crossdocks con ventanas de tiempo de proveedor y cliente, donde cualquier violación de las ventanas de tiempo incurrirá en un coste de penalización y los flujos a través del crossdock están limitados por horarios de transporte fijos y capacidades de crossdock. Demostramos que este problema es 𝒩𝒫-difícil en sentido estricto y, por tanto, nos centramos en desarrollar heurísticas eficientes. Basándonos en la estructura del problema, proponemos un algoritmo genético híbrido (HGA) que integra la técnica greedy y el método de búsqueda de vecindad variable para resolver el problema. Se han llevado a cabo experimentos exhaustivos en diferentes escenarios y los resultados muestran que el HGA supera al solucionador CPLEX, proporcionando soluciones en escalas de tiempo realistas.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método de búsqueda de vecindario variable, ventanas de tiempo de clientes, algoritmo genético híbrido, problema de crossdocks múltiples, hga, problema, experimentos extensivos, capacidades de crossdocks, diferentes escenarios, heurística eficiente
• Keywords:variable neighborhood search method, customer time windows, hybrid genetic algorithm, multiple crossdocks problem, hga, problem, extensive experiments, crossdock capacities, different scenarios, efficient heuristics