Resumen

En este trabajo se estudia un modelo matemático estocástico bi-objetivo para operaciones de rescate eficaces y fiables en una red multigráfica. El problema se aborda mediante un programa estocástico no lineal mixto entero de dos etapas en el que la fiabilidad de las rutas se negocia explícitamente con el tiempo total ponderado de finalización. La red de transporte subyacente es capaz de mantener un grupo de arcos paralelos multiatributo entre cada par de nodos. De este modo, el modelo propuesto tiene en cuenta la decisión de encaminamiento en la planificación logística junto con la selección de rutas en condiciones de incertidumbre. La primera etapa del modelo se refiere a las decisiones de enrutamiento de vehículos que no está involucrado con parámetros aleatorios; además, la segunda etapa del modelo se refiere a la hora de salida en cada nodo de demanda y las decisiones de búsqueda de ruta después de la observación de los vectores aleatorios en la primera etapa teniendo en cuenta un número finito de escenarios. Para resolver eficientemente el modelo presentado, se propone un algoritmo genético mejorado de ordenación no dominante II (NSGA-II). A continuación se evalúa la eficacia del método introducido mediante la realización de varios ejemplos numéricos. Los resultados ponen de manifiesto el alto rendimiento de nuestro método en comparación con el NSGA-II estándar. En análisis posteriores, investigamos la ventaja de utilizar un entorno multigrama y demostramos la aplicabilidad del modelo propuesto utilizando un caso real de transporte.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:modelo, primera etapa, tiempo total de ejecución ponderado, algoritmo genético ii, modelo matemático objetivo, caso real de transporte, operaciones de rescate fiables, varios ejemplos numéricos, red de transporte subyacente, decisiones de encaminamiento de vehículos
• Keywords:model, first stage, total weighted completion time, genetic algorithm ii, objective mathematical model, real transportation case, reliable rescue operations, several numerical examples, underlying transportation network, vehicle routing decisions