Un algoritmo metaheurístico híbrido para el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad

Abstract

Este artículo considera el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es deter minar los depósitos a ser abiertos, los clie ntes a ser asignados a cada d epósito abierto y las rutas a ser desarrolladas para satisfacer la demanda de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos fijos de los depósitos abiertos, el costo del uso de los vehículos, y los costos variables asociados con la dista ncia recorrida por las rutas. E n este artículo, una búsqueda tabú granular (GTS) con diferente s estrategias de diversificación contenida en una búsqueda iterativa local (I LS) es propuesta para resolver el CLRP. Un procedimiento de per turbación es aplicado cuando la mejor soluc ión encontrada no se puede mej orar por un número determinado de iteraciones. Experimentos computacionales sobre instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el alg oritmo propuesto es capaz de obte ner, con tiempos computacionales reducidos, solucione s de alta calidad m ostrando su efectividad.