| Sumario: | Abstract. We consider a Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem (PDP) commonly encountered in real-world logistics operations. The problem involves a set of practical complications that have received little attention in the vehicle routing literature. In this
problem, there are multiple vehicle types available to cover a set of pickup and delivery requests, each of which has pickup time windows and delivery time windows. Transportation orders and vehicle types must satisfy a set of compatibility constraints that specify which
orders cannot be covered by which vehicle types. In addition we include some dock service capacity constraints as is required on common real world operations. This problem requires to be attended on large scale instances (orders ≥ 500), (vehicles ≥ 150). As a generalization of the traveling salesman problem, clearly this problem is NP-hard. The exact algorithms are too
slow for large scale instances. The PDP-TWDS is both a packing problem (assign order to vehicles), and a routing problem (find the best route for each vehicle). We propose to solve the problem in three stages. The first stage constructs initials solutions at aggregate level
relaxing some constraints on the original problem. The other two stages imposes time windows and dock service constraints. Our results are favorable finding good quality solutions in relatively short computational times. Resumen. En la solución de problemas combinatorios, es importante evaluar el costobeneficio
entre la obtención de soluciones de alta calidad en detrimento de los recursos computacionales requeridos. El problema planteado es para el ruteo de un vehículo con
entrega y recolección de producto y con restricciones de ventana de horario. En la práctica, dicho problema requiere ser atendido con instancias de gran escala (nodos ≥100). Existe un fuerte porcentaje de ventanas de horario activas (≥90%) y con factores de amplitud ≥75%. El problema es NP-hard y por tal motivo la aplicación de un método de solución exacta para resolverlo en la práctica, está limitado por el tiempo requerido para la actividad de ruteo. Se propone un algoritmo genético especializado, el cual ofrece soluciones de buena calidad (% de optimalidad aceptables) y en tiempos de ejecución computacional que hacen útil su aplicación en la práctica de la logística. Para comprobar la eficacia de la propuesta algorítmica se desarrolla un diseño experimental el cual hará uso de las soluciones óptimas
obtenidas mediante un algoritmo de ramificación y corte sin límite de tiempo. Los resultados son favorables.
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