Resumen

Los problemas de enrutamiento de vehículos constituyen una clase de tareas de optimización combinatoria que buscan rutas óptimas (por ejemplo, rutas de coste mínimo) para que uno o más vehículos acudan a un conjunto de nodos (por ejemplo, ciudades o clientes). Encontrar la solución óptima a las tareas de enrutamiento de vehículos es un problema NP-hard, lo que significa que el tamaño de los problemas que pueden resolverse mediante búsqueda exhaustiva es limitado. Desde una perspectiva práctica, esta clase de problemas tiene un amplio e importante conjunto de aplicaciones, desde la distribución de mercancías hasta el diseño de chips integrados. Basados en el uso de la inteligencia colectiva, los algoritmos inspirados en enjambres, y más concretamente los enfoques inspirados en las abejas, se han utilizado con buenos resultados para resolver este tipo de problemas. En este contexto, el presente artículo ofrece una amplia revisión del uso de métodos inspirados en las abejas para resolver problemas de enrutamiento de vehículos, presenta un nuevo enfoque para resolver una de las principales tareas en este ámbito (el problema del viajante de comercio) y describe problemas abiertos en este campo.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Problemas de rutas de vehículos; tareas de optimización combinatoria; rutas óptimas; rutas de coste mínimo; problema difícil NP; inteligencia colectiva.
• Keywords:Vehicle routing problems; combinatorial optimization tasks; optimal routes; minimal cost routes; NP-hard problem; collective intelligence