Resumen

El uso compartido de recursos (RS) integrado en la optimización del problema de recogida y entrega multidepósito (MDPDP) puede reducir en gran medida el coste operativo logístico y los recursos de transporte necesarios reconfigurando la red logística. Este estudio formula y resuelve un MDPDP con RS (MDPDPRS). En primer lugar, se construye un modelo de programación matemática bi-objetivo que minimiza el coste logístico y el número de vehículos, en el que se permite que los vehículos sean utilizados múltiples veces por una o múltiples instalaciones logísticas. En segundo lugar, se diseña un algoritmo híbrido de dos etapas compuesto por un algoritmo de agrupación k-means, un algoritmo Clark-Wright (CW) y un algoritmo genético de ordenación no dominante II (NSGA-II). El algoritmo k-means se adopta en la primera etapa para reasignar los clientes a las instalaciones logísticas en función de la distancia Manhattan entre ellos, con lo que se reduce la complejidad computacional de la resolución del MDPDPRS. En la segunda fase, se utilizan conjuntamente los algoritmos CW y NSGA-II para optimizar las rutas de los vehículos y encontrar las soluciones óptimas de Pareto. El algoritmo CW se utiliza para seleccionar la solución inicial, lo que puede aumentar la velocidad de búsqueda de la solución óptima durante el NSGA-II. El operador de ordenación rápida no dominante y el operador de selección de estrategias de élite se utilizan para mantener la diversidad de soluciones en el NSGA-II. En tercer lugar, se realizan pruebas comparativas para verificar el rendimiento y la eficacia del algoritmo híbrido de dos etapas propuesto, y los resultados numéricos demuestran que la metodología propuesta supera al NSGA-II estándar y al algoritmo de optimización multiobjetivo de enjambre de partículas. Por último, los resultados de optimización de una red logística real de Chongqing confirman la aplicabilidad del modelo matemático y del algoritmo de solución diseñado. La resolución del MDPDPRS proporciona una herramienta de gestión a las empresas logísticas para mejorar la configuración de los recursos y optimizar la eficiencia de las operaciones logísticas.

• 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:nsga, mdpdprs, algoritmo híbrido, operador de selección de estrategias de élite, modelo objetivo de programación matemática, algoritmo objetivo de optimización por enjambre de partículas, algoritmo genético ii, coste de explotación logística, eficiencia de explotación logística, instalaciones logísticas múltiples
• Keywords:nsga, mdpdprs, hybrid algorithm, elite strategy selection operator, objective mathematical programming model, objective particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm ii, logistics operating cost, logistics operation efficiency, multiple logistics facilities