Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities

En el sector de utilities, l'eficiència en la planificació de rutes és un factor clau per a la millora de la distribució de productes i serveis, reduint costos operatius i temps de lliurament, conduint així a l'èxit empresarial. Un dels problemes més comuns en el món de l'optimització...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Cuesta Pardo, Alba
Formato: tesis de maestría
Fecha de publicación:2025
País:España
Recursos:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/424615
Acesso em linha:https://hdl.handle.net/2117/424615
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Transportation -- Planning
Genetic algorithms
Programming (Mathematics)
Programación lineal entera mixta
Algoritmos genéticos
CVRP.
Transport -- Planificació
Algorismes genètics
Programació (Matemàtica)
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management science
Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
id ES_22b8f67c1ca68b232230a89dce07d2df
oai_identifier_str oai:upcommons.upc.edu:2117/424615
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
title Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
spellingShingle Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
Cuesta Pardo, Alba
Transportation -- Planning
Genetic algorithms
Programming (Mathematics)
Programación lineal entera mixta
Algoritmos genéticos
CVRP.
Transport -- Planificació
Algorismes genètics
Programació (Matemàtica)
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management science
Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
title_short Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
title_full Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
title_fullStr Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
title_full_unstemmed Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
title_sort Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilities
dc.creator.none.fl_str_mv Cuesta Pardo, Alba
author Cuesta Pardo, Alba
author_facet Cuesta Pardo, Alba
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Enesco Garrido, Marta
Garcia Hernandez, Alicia
dc.subject.none.fl_str_mv Transportation -- Planning
Genetic algorithms
Programming (Mathematics)
Programación lineal entera mixta
Algoritmos genéticos
CVRP.
Transport -- Planificació
Algorismes genètics
Programació (Matemàtica)
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management science
Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
topic Transportation -- Planning
Genetic algorithms
Programming (Mathematics)
Programación lineal entera mixta
Algoritmos genéticos
CVRP.
Transport -- Planificació
Algorismes genètics
Programació (Matemàtica)
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management science
Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
description En el sector de utilities, l'eficiència en la planificació de rutes és un factor clau per a la millora de la distribució de productes i serveis, reduint costos operatius i temps de lliurament, conduint així a l'èxit empresarial. Un dels problemes més comuns en el món de l'optimització, per la seva complexitat i la seva gran utilitat en aquest sectors és el problema d'encaminament de vehicles capacitatsles sigles en anglés dels quals són CVRP, cosa que significa \textit{Capacitated Vehicle Routing Problem}.. Aquest clàssic problema tracta de transportar mercaderies des d'un centre logístic a diversos clients. Cada client demanda una determinada quantitat de mercaderies i els vehicles tenen una capacitat de transport limitada. Resoldre aquest tipus de problemes és computacionalment car i es consideren de naturalesa NP-hard pel que s'ha estimulat el desenvolupament de mètodes heurístics per a obtenir bones solucions per a problemes amb conjunts de dades grans. En aquest treball s'apliquen dos enfocaments de resolució per a abordar una variant no estàndard i bastant complexa del CVRP: un model de programació lineal enter mixt que obté una solució òptima, i un algorisme genètic, que actua com metaheurística i troba una solució quasi-òptima. No obstant això, els resultats indiquen que, en problemes de gran grandària, els algorismes genètics són capaços de trobar solucions d'alta qualitat mentres que, al mateix temps, aconseguixen reduir considerablement els temps d'execució. En este context, el projecte abasta una anàlisi de resultats per a problemes de diferents grandàries, amb la finalitat de comparar el rendiment dels mètodes proposats. Paraules claus: Programació lineal sencera mixta, Algorismes genètics, CVRP. Codis de la Mathematic Subject Classification: [90C11, 90C59, 68W50].
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
2025-01-28
2025
2025-02-19
dc.type.none.fl_str_mv master thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
NA
http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/2117/424615
url https://hdl.handle.net/2117/424615
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de Catalunya
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
instname_str Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
reponame_str UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
collection UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869404598361391104
spelling Optimización de rutas de transporte en una empresa del sector utilitiesCuesta Pardo, AlbaTransportation -- PlanningGenetic algorithmsProgramming (Mathematics)Programación lineal entera mixtaAlgoritmos genéticosCVRP.Transport -- PlanificacióAlgorismes genèticsProgramació (Matemàtica)Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management scienceClassificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligenceClassificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programmingÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadísticaEn el sector de utilities, l'eficiència en la planificació de rutes és un factor clau per a la millora de la distribució de productes i serveis, reduint costos operatius i temps de lliurament, conduint així a l'èxit empresarial. Un dels problemes més comuns en el món de l'optimització, per la seva complexitat i la seva gran utilitat en aquest sectors és el problema d'encaminament de vehicles capacitatsles sigles en anglés dels quals són CVRP, cosa que significa \textit{Capacitated Vehicle Routing Problem}.. Aquest clàssic problema tracta de transportar mercaderies des d'un centre logístic a diversos clients. Cada client demanda una determinada quantitat de mercaderies i els vehicles tenen una capacitat de transport limitada. Resoldre aquest tipus de problemes és computacionalment car i es consideren de naturalesa NP-hard pel que s'ha estimulat el desenvolupament de mètodes heurístics per a obtenir bones solucions per a problemes amb conjunts de dades grans. En aquest treball s'apliquen dos enfocaments de resolució per a abordar una variant no estàndard i bastant complexa del CVRP: un model de programació lineal enter mixt que obté una solució òptima, i un algorisme genètic, que actua com metaheurística i troba una solució quasi-òptima. No obstant això, els resultats indiquen que, en problemes de gran grandària, els algorismes genètics són capaços de trobar solucions d'alta qualitat mentres que, al mateix temps, aconseguixen reduir considerablement els temps d'execució. En este context, el projecte abasta una anàlisi de resultats per a problemes de diferents grandàries, amb la finalitat de comparar el rendiment dels mètodes proposats. Paraules claus: Programació lineal sencera mixta, Algorismes genètics, CVRP. Codis de la Mathematic Subject Classification: [90C11, 90C59, 68W50].En el sector de utilities, la eficiencia en la planificación de rutas es un factor clave para la mejora de la distribución de productos y servicios, reduciendo costes operativos y tiempos de entrega, conduciendo así al éxito empresarial. Uno de los problemas más comunes en el mundo de la optimización, por su complejidad y su gran utilidad, es el problema de enrutamiento de vehículos capacitados cuyas siglas en inglés son CVRP, lo que significa \Capacitated Vehicle Routing Problem. Este clásico problema trata de transportar mercancías desde un centro logístico a varios clientes. Cada cliente demanda una determinada cantidad de mercancías y los vehículos tienen una capacidad de transporte limitada. Su resolución es computacionalmente cara y se considera de naturaleza NP-hard por lo que se ha estimulado el desarrollo de métodos heurísticos y metaheurísticos para obtener buenas soluciones cuando el conjunto de datos es grande. En este trabajo se aplican dos enfoques de resolución para abordar una variante no estándar y bastante compleja del CVRP: un modelo de programación lineal entero mixto que obtiene una solución óptima, y un algoritmo genético, que actúa como metaheurística y encuentra una solución cuasi-óptima. Sin embargo, los resultados indican que, en problemas de gran tamaño, los algoritmos genéticos son capaces de encontrar soluciones de alta calidad mientras que, al mismo tiempo, logran reducir considerablemente los tiempos de ejecución. En este contexto, el proyecto abarca un análisis de resultados para problemas de diferentes tamaños, con el fin de comparar el rendimiento de los métodos propuestos. Palabras claves: Programación lineal entera mixta, Algoritmos genéticos, CVRP. Códigos de la Mathematic Subject Classification: [90C11, 90C59, 68W50].In the utilities sector, efficient route planning is a key factor in improving the distribution of products and services, reducing operating costs and delivery times, thus leading to business success. One of the most common problems in the world of optimisation, due to its complexity and its great utility in this sector is the capacitated vehicle routing problem, CVRP. This classic problem deals with transporting goods from a logistics centre to several customers. Each customer demands a certain quantity of goods and the vehicles have a limited transport capacity. Solving such problems is computationally expensive and they are considered NP-hard in nature, so the development of heuristic methods to obtain good solutions for problems with large data sets has been encouraged. In this paper, two solving approaches are applied to deal with a non-standard and rather complex variant of the CVRP: a mixed integer linear programming model that obtains an optimal solution, and a genetic algorithm, which acts as a metaheuristic and finds a quasi-optimal solution. However, the results indicate that, on large problems, genetic algorithms are able to find high quality solutions while, at the same time, managing to reduce execution times considerably. In this context, the project covers an analysis of results for problems of different sizes in order to compare the performance of the proposed methods. Keywords: Mixed integer Linear Programming, Genetic Algorithms, CVRP. Mathematic Subject Classification codes: [90C11, 90C59, 68W50].Universitat Politècnica de CatalunyaEnesco Garrido, MartaGarcia Hernandez, Alicia20252025-01-2820252025-02-19master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/424615reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/4246152026-05-27T15:37:01Z
score 15,812429

Registos relacionados