Herramienta computacional para la programación óptima de rutas en una empresa de transporte de carga, considerando diferentes estrategias de distribución de productos

El crecimiento y auge del sector económico de las tecnologías de la información, y particularmente el acceso a Internet, ha llevado a que en las entregas de bienes y servicios surja un problema logístico, donde las empresas deben tener la capacidad de aplicar nuevas tecnologías de optimización. Esto es con el propósito de minimizar los costos operativos en la logística, personal de transporte, cantidad de vehículos y costos en el combustible utilizado para cubrir rutas de entrega, que en muchas ocasiones pueden no ser óptimos en su diseño. Se propone resolver un problema específico de las empresas de distribución de medicamentos en Colombia, en donde las siguientes características se presentan regularmente: • El número de clientes a visitar para la entrega y las ubicaciones geográficas de cada uno de ellos cambian cada día. Por lo tanto, el problema de ruteo se debe resolver diariamente. • El tiempo estimado de cada una de las rutas, debe mantener un balance entre un rango que no sobrepase el tiempo máximo de la jornada laboral. • Existen clientes que deben recibir el producto de forma prioritaria. Por la tanto, debe existir una restricción de prioridad que garantice la entrega dentro de una ventana de tiempo. • Se puede dar el caso particular de que algún medicamento que se debe entregar no se encuentre dentro del centro de acopio, pero pueda conseguirse en otro. Por lo tanto, debe existir una restricción de precedencia que garantice que antes de visitar un cliente que no contenga el medicamento en el centro principal de acopio, se debe visitar previamente otro punto de acopio que contenga este medicamento. • Debido a que la flota de vehículos de entrega puede ser no propia, se considera que algunos de los vehículos de entregan puedan terminar en un cliente que esté cerca del lugar donde reside el dueño del vehículo. • Dado que existen algunas ciudades en Colombia donde la movilidad es limitada debido a la congestión vehicular, es necesario clasificar a estas ciudades por zonas geográficas dependiendo la cantidad de clientes que se deba entregar los medicamentos; por esta razón, se debe incluir una forma de clasificar a los clientes en cada una de estas zonas geográficas. Pregrado Magíster en Ingeniería Eléctrica CONTENIDO 1 INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................... 4 1.1 DEFINICIÓN Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA.............................................................................. 4 1.2 OBJETIVOS ..................................................................................................................................... 6 1.2.1 Objetivo general.................................................................................................................... 6 1.2.2 Objetivos específicos............................................................................................................. 6 1.3 MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE.......................................................................................... 6 2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA............................................................................................................ 10 2.1 DESCRIPCIÓN PARTICULAR DEL PROBLEMA ............................................................................... 10 3 ALGORITMO DE SOLUCIÓN................................................................................................................. 15 3.1 METODOLOGÍA PARA RESOLVER EL PROBLEMA PRAVTP........................................................... 15 3.2 MÓDULOS DE SOLUCIÓN DEL PROBLEMA PRAVTP..................................................................... 18 3.2.1 Módulo Datos. Entrada de datos y declaración de variables.............................................. 18 3.2.2 Módulo Fase 1. Ruteo inicial algoritmo de optimización colonia de hormigas .................. 19 3.2.3 Módulo Fase 2. Mejora del ruteo inicial con algoritmo genético ....................................... 25 3.2.4 Fase 3. Refinamiento de cada ruta individual ..................................................................... 30 4 SISTEMA DE PRUEBA, RESULTADOS Y HERRAMIENTA COMPUTACIONAL ......................................... 34 4.1 Sistema de prueba....................................................................................................................... 34 4.2 Implementación y resultados...................................................................................................... 38 4.3 Herramienta Computacional....................................................................................................... 44 5 CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS.............................................................................................. 50 5.1 Conclusiones................................................................................................................................ 50 5.2 Trabajos futuros.......................................................................................................................... 51 6 BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................................................................... 52