Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11552
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Frutos, Mariano | - |
dc.contributor.author | Miguel, Fabio Maximiliano | - |
dc.contributor.author | Méndez Baey, Máximo | - |
dc.contributor.author | Gonzáles Ladin, Begoña | - |
dc.date.accessioned | 2024-04-25T14:45:39Z | - |
dc.date.available | 2024-04-25T14:45:39Z | - |
dc.date.issued | 2023-12 | - |
dc.identifier.uri | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11552 | - |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.relation.uri | https://www.epio.net.ar/anales-de-los-encuentros/ | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
dc.title | Optimización del problema de ruteo de vehículos con drones usando algoritmos genéticos | es_ES |
dc.type | Objeto de conferencia | es_ES |
dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | - |
dc.description.filiation | Frutos, Mariano. Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires; Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro. Río Negro, Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Méndez Baey, Máximo. Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires; Argentina. | es_ES |
dc.description.filiation | Gonzáles Ladin, Begoña. Departamento de Ingeniería, Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires; Argentina. | es_ES |
dc.subject.keyword | METAHEURÍSTICAS | es_ES |
dc.subject.keyword | PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA | es_ES |
dc.subject.keyword | RUTEO DE VEHÍCULOS | es_ES |
dc.subject.keyword | DRONES | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.subject.materia | Ingenierías, Ciencia y Teconologías (general) | es_ES |
dc.origin.lugarDesarrollo | Facultad de Ciencias Económicas y Jurídicas Universidad Nacional de La Pampa | es_ES |
dc.description.resumen | En los últimos años, la distribución de última milla se ha incrementado significativamente debido al comercio electrónico. Con el crecimiento exponencial de las ventas de productos que se distribuyen puerta a puerta, se estima que en cada ruta de distribución se deben entregar de 50 a 150 productos por día (Brown, 2019). Empresas líderes, como Amazon, Wal-Mart, Alibaba y DHL, ya están entregando sus productos con drones. En Argentina están comenzando a adoptar a los drones como modo de distribución. Ya se ha comenzado a estudiar el problema de ruteo de vehículos con drones (VRPD) (Wang y Sheu, 2019). Este es una extensión del clásico problema de ruteo de vehículos (VRP). En el VRPD camiones y drones operan de manera simultánea para entregar paquetes a los clientes. Una característica distintiva del VRPD es que un dron puede viajar en un camión, despegar de él para atender a los clientes y aterrizar nuevamente en ese u otro camión, siempre que se cumplan las limitaciones de alcance de vuelo y capacidad de carga (Euchi y Sadok, 2021). Rutear camiones y drones de manera simultánea hace que el problema sea mucho más desafiante y diferente al de la literatura clásica de ruteo de vehículos. Hay que tener en cuenta que el dron puede trasladarse a una alta velocidad y recorrer distancias cortas, transportar cargas livianas, su capacidad es de pocas unidades y el consumo de energía es bajo, mientras que el camión se traslada a una baja velocidad y puede recorrer largas distancias, transportar cargas pesadas, su capacidad es de varias unidades y su consumo de energía es alto (Chung, Sah y Lee, 2020). Al integrarse ambos modos de trasporte se logran equilibrar todos estos aspectos y esto hace que la entrega de los productos sea más eficiente aumentando el nivel de servicio (Kuo, Edbert, Zulvia y Lu, 2023). En este trabajo, a través de la programación matemática, se modeló el problema y se recurrió a un algoritmo genético para su resolución. Solo se generaron algunos experimentos con instancias chicas generadas aleatoriamente en un entorno urbano, y los resultados demostraron que la codificación o representación de las soluciones generadas y una correcta parametrización es clave para tener un algoritmo eficiente que resuelva este problema. La función objetivo considera costos, tiempos de entrega y consumo energético por lo que la misma debe minimizarse para encontrar un punto óptimo de operación. Los resultados numéricos confirman la importancia de combinar camiones y drones para mejorar el nivel de servicio y la energía consumida en todo el proceso de distribución. | es_ES |
dc.relation.journalTitle | XXXVI Encuentro Nacional de Docentes de Investigación Operativa - XXXIV Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa 2023 | es_ES |
dc.type.subtype | Resumen | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Objetos de conferencia |
Archivos en este ítem:
Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Frutos Miguel (2023) drones AG.pdf | 14,54 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este documento es resultado del financiamiento otorgado por el Estado Nacional, por lo tanto queda sujeto al cumplimiento de la Ley N° 26.899
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons