Resumen

Este documento presenta una metodología de solución flexible para el problema de enrutamiento de vehículos con capacidad y tiempos de viaje estocásticos (CVRPSTT). Una de las ideas básicas de la metodología es considerar un tiempo de trabajo de vehículos inferior al tiempo máximo real de trabajo de vehículos al diseñar soluciones para CVRPSTT. De esta manera, el excedente de tiempo de trabajo puede ser utilizado para hacer frente a congestiones inesperadas cuando sea necesario. Otra idea importante es transformar la instancia de CVRPSTT en un conjunto limitado de problemas de enrutamiento de vehículos con capacidad (CVRP), cada uno de los cuales está definido por un porcentaje dado del tiempo máximo de trabajo de vehículos. Por lo tanto, nuestro enfoque puede aprovechar cualquier heurística eficiente que ya exista para el CVRP. Basado en las dos ideas clave, este documento presenta un algoritmo basado en simulación, en el cual se utiliza la simulación de Monte Carlo para obtener estimaciones del costo y la confiabilidad de cada solución, y se mejora la heurística de Clarke y Wright para generar soluciones

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Metodología de solución; Problema de enrutamiento de vehículos capacitados; Tiempos de viaje estocásticos; Excedente de tiempo de trabajo; Simulación de Monte Carlo; Heurística de Clarke y Wright
• Keywords:Solution methodology; Capacitated vehicle routing problem; Stochastic travel times; Working time surplus; Monte Carlo simulation; Clarke and Wright heuristic