Resumen

Existe un compromiso entre la penalización total pagada a los clientes (TPC) y el costo total de transporte (TTC) en el depósito para problemas de enrutamiento de vehículos bajo incertidumbre (VRPU). El compromiso se refiere al hecho de que el TTC en el depósito aumenta inevitablemente cuando el TPC disminuye. Con respecto a este tema, se estudió el problema de enrutamiento de vehículos (VRP) con demanda de clientes y tiempo de viaje inciertos para optimizar el TPC y el TTC en el depósito. Además, se propuso un enfoque de optimización robusta inversa para resolver este tipo de VRPU mediante la combinación de las ideas de optimización inversa y optimización robusta para mejorar tanto el TPC como el TTC en el depósito. El método tenía como objetivo mejorar el TTC correspondiente de la solución de optimización robusta bajo el TPC mínimo mediante la minimización del ajuste del costo de transporte por carretera de referencia. De acuerdo con las características del modelo de optimización robusta inversa, se combinó un algoritmo genético (GA) y un al

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Compensación; Penalización total pagada a los clientes; Costo total de transporte; Problemas de enrutamiento de vehículos bajo incertidumbre; Enfoque de optimización robusta inversa; Algoritmo genético
• Keywords:Trade-off; Total penalty paid to customers; Total transportation cost; Vehicle routing problems under uncertainty; Inverse robust optimisation approach; Genetic algorithm