Un modelo de programación lineal entera para resolver el problema de recolección de residuos domiciliarios
Se resuelve el Problema de la Localización de Contenedores y Ruteo de Vehículos (PLCRV) para la Recolección de Residuos Domiciliarios. En este estudio, se considera la siguiente modalidad para la recolección de la basura: cada usuario debe dirigirse a su contenedor asignado y depositar su basura en...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2013 |
| Country: | Chile |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.anid.cl:10533/220802 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/10533/220802 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Ingeniería y Tecnología Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica, Informática Sistemas de Automatización y Control |
| Summary: | Se resuelve el Problema de la Localización de Contenedores y Ruteo de Vehículos (PLCRV) para la Recolección de Residuos Domiciliarios. En este estudio, se considera la siguiente modalidad para la recolección de la basura: cada usuario debe dirigirse a su contenedor asignado y depositar su basura en él. Luego, camiones especializados recorren y recogen la basura de cada uno de estos contenedores para así transportarla al sitio de disposición final. Tanto los contenedores como los camiones recolectores tienen una capacidad predeterminada de basura que pueden almacenar y transportar, respectivamente. Por lo tanto, el PLCRV consiste en determinar la localización de los contenedores, la asignación de los usuarios a éstos y la ruta que los vehículos deben seguir para recoger la basura desde estos depósitos, minimizando el costo total de transporte y la distancia total recorrida por los usuarios a sus contenedores asignados. Para resolver el PLCRV, con dos objetivos contrapuestos, se propone un modelo de programación lineal entera para determinar soluciones no inferiores en forma óptima que describen la frontera eficiente. Para la resolución del modelo, se utiliza un procedimiento basado en planos cortantes para obtener una buena cota inferior y luego se aplica el algoritmo Branch and Bound para obtener la solución óptima. |
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