Resumen

Encontrar la ruta de transporte óptima en el comercio marítimo es muy importante para la industria logística. El problema tradicional de las rutas se resuelve mediante la optimización combinatoria de una red de transporte determinada. Ante la enorme red extraída de la industria del comercio exterior, así como las complejas restricciones, es imposible que los métodos de optimización tradicionales encuentren la solución en poco tiempo, lo que motiva nuestro trabajo. En este trabajo, primero estudiamos detenidamente las propiedades de la red de comercio exterior y, a continuación, convertimos la red de transporte en una red jerárquica y proponemos un marco novedoso basado en un modelo gráfico para resolver este problema de optimización de redes a gran escala. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque es superior al famoso algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO) en términos de precisión y tiempo empleado.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:ruta de transporte óptima, comercio marítimo, industria logística, problema de ruta tradicional, optimización combinatoria, red de transporte, industria de comercio exterior, restricciones complejas, métodos de optimización tradicionales, solución, poco tiempo, red de comercio exterior, jerárquico, marco novedoso, modelo gráfico, problema de optimización de red a gran escala, resultados experimentales, enfoque, superior, algoritmo de optimización de colonia de hormigas, precisión, tiempo empleado
• Keywords:optimal transportation route, sea-trade, logistics industry, traditional routing problem, combinatorial optimization, transportation network, foreign trading industry, complex constraints, traditional optimization methods, solution, short time, foreign trade network, hierarchical, novel framework, graphical model, large scale network optimization problem, experimental results, approach, superior, ant colony optimization algorithm, accuracy, time spent