UN ALGORITMO METAHEURíSTICO HíBRIDO PARA EL PROBLEMA DELOCALIZACIóN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD

摘要

Este artículo considera el problema de localización y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar losdepósitos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada depósito abierto y las rutas a ser desarrolladas para satisfacer la demanda de losclientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos fijos de los depósitos abiertos, el costo del uso de los vehículos, y los costosvariables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este artículo, una búsqueda tabú granular (GTS) con diferentes estrategiasde diversificación contenida en una búsqueda iterativa local (ILS) es propuesta para resolver el CLRP. Un procedimiento de perturbaciónes aplicado cuando la mejor solución encontrada no se puede mejorar por un número determinado de iteraciones. Experimentoscomputacionales sobre instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, contiempos computacionales reducidos, soluciones de alta calidad mostrando su efectividad.