Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañía...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Villagra, Andrea, Villagra, Silvia, Alancay, Natalia, Rasjido, José, Pandolfi, Daniel
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2016
Materias:	Ciencias Informáticas Heuristic methods Transportes hibridación Algoritmos Ant Colony Optimization (ACO)
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52833
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El transporte juega un papel importante en las tareas de logística de muchas compañías, ya que normalmente representa un alto porcentaje del valor añadido a los bienes. Por tanto, la utilización de métodos computacionales en el transporte suele producir ahorros sobre su costo total. Varias compañías de transporte utilizan métodos manuales, a veces basados en la experiencia de los expertos, para la planificación de sus operaciones. En otros casos se utilizan reglas heurísticas para mejorar la planificación manual. Sin embargo, solo el uso de modernas técnicas de optimización permite abordar problemas de alta complejidad. El diseño y optimización de rutas utilizando computación inteligente es ventajoso en cualquier ámbito y situación para cualquier tipo de usuario, en especial para las empresas de transporte cuyas pérdidas y ganancias se basan en la distribución óptima tanto del tiempo, como del combustible, que están directamente relacionadas con la distancia recorrida. En el presente trabajo se describe la investigación abordada en el campo de las metaheurísticas para resolver este problema principalmente aplicando algoritmos híbridos basados en el algoritmo genético celular (cGA) y en la optimización basada en colonia de hormigas (Ant Colony Optimization o sus siglas en inglés ACO).
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Optimización de rutas en el transporte de personas para la pequeña y mediana empresa

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