Búsqueda tabú multi-entorno para el problema colaborativo de rutas de vehículos con clientes compartidos
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[1] Universidad de La Laguna
Universidad de La Laguna
San Cristóbal de La Laguna, España
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- Localización: Actas del XVI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados: (MAEB 2025) 28-30 de mayo, Donostia/San Sebastián / coord. por Leticia Hernando Rodríguez
, Josu Ceberio Uribe , Jon Vadillo Jueguen, 2025, ISBN 978-84-1319-656-5, págs. 230-239 - Idioma: español
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Resumen
El problema de rutas de vehículos con clientes compartidos es un problema de opti- mización combinatoria que surge en la logística urbana, donde múltiples transpor- tistas operan de manera independiente, pero comparten un subconjunto de clientes.
La resolución eficiente de este problema puede generar importantes ahorros en los costes operativos y mejorar la utilización de los recursos en la distribución de la última milla. Este trabajo presenta un enfoque metaheurístico basado en Búsqueda Tabú para resolver el problema considerado. El algoritmo propuesto incorpora multi-entornos y hace uso de técnicas de oscilación aleatoria para explorar eficien- temente el espacio de soluciones. Los experimentos computacionales realizados corroboran la eficacia de la Búsqueda Tabú frente al enfoque más reciente de la literatura, que combina un procedimiento GRASP con búsqueda local iterativa. La Búsqueda Tabú supera al estado del arte, encontrando soluciones de mayor calidad en tiempos computacionales significativamente más cortos, logrando reducciones de costos notables. Los resultados resaltan el potencial de la Búsqueda Tabú para resolver problemas complejos de rutas de vehículos en marcos colaborativos, lo que la convierte en una alternativa prometedora para aplicaciones logísticas del mundo real.
