Este estudio pretende proporcionar decisiones tácticas y operativas en redes logísticas de reciclaje multialmacén teniendo en cuenta las estrategias de reparto de recursos (RS) y asignación de ventanas temporales (TWA). La estrategia RS contribuye a una asignación y utilización eficientes de los recursos entre los centros de reciclaje (CR). La estrategia TWA consiste en asignar ventanas de tiempo a los clientes para mejorar la eficiencia operativa de las redes logísticas. Se establece un modelo matemático biobjetivo para minimizar el coste operativo total y el número de vehículos para resolver el problema de rutas de vehículos de reciclaje multidepósito con RS y TWA (MRVRPRSTWA). Se diseña un algoritmo heurístico híbrido que incluye el algoritmo de agrupamiento 3D k-means y el algoritmo genético de ordenación no dominante- (NSGA-) II (NSGA-II). El algoritmo de agrupación 3D k-means agrupa a los clientes en clusters en función de sus distancias espaciales y temporales para reducir la complejidad computacional en la optimización de las redes logísticas multialmacén. En comparación con el algoritmo NSGA, el algoritmo NSGA-II incorpora una estrategia elitista, que puede mejorar la velocidad computacional y la robustez. En este estudio se compara el rendimiento del algoritmo NSGA-II con los otros dos algoritmos. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto es superior en la resolución del MRVRPRSTWA. El modelo y el algoritmo propuestos se aplican a un estudio de caso empírico en la ciudad china de Chongqing para comprobar su aplicabilidad en operaciones logísticas reales. Para probar la eficacia de los métodos propuestos, se desarrollan cuatro escenarios diferentes en los que se incluyen o no las estrategias RS y TWA. Los resultados indican que las estrategias de RS y TWA pueden optimizar los servicios de reciclaje y la asignación y utilización de recursos y mejorar la eficiencia operativa, promoviendo así el desarrollo sostenible de la industria logística.
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