RUTEO DE VEHÍCULOS Y PROGRAMACIÓN DE CARGAS EN LA DISTRIBUCIÓN URBANA DE MERCADERÍAS CON INTRODUCCIÓN DE PREFERENCIAS PARCIALES EN EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES

MARIANO FRUTOS; FERNANDO TOHMÉ; FABIO MIGUEL; MÁXIMO MÉNDEZ

EDITORIAL DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR

Lugar: Bahía Blanca; Año: 2018 p. 152

978-987-655-187-8

Este libro se enmarca en el campo de las Operaciones, un área de las Ciencias de la Administración. El objetivo es el desarrollo y la validación de herramientas tecnológicas para la toma de decisiones en la rama logística de la gestión de la cadena de suministro de la industria alimentaria. Más específicamente, presentamos un novedoso procedimiento inteligente híbrido que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a optimizar en un entorno multi-objetivo. Examinamos los modelos habituales de la distribución física de los bienes, clasificándolos según sus principales características. También presentamos los algoritmos evolutivos multi-objetivo que generalmente brindan las soluciones a esos modelos. Nuestro enfoque es introducir una nueva variante multi-objetivo del problema de distribución de bienes en un área urbana. Para modelar la red de centros de distribución, al servicio de los puntos de venta finales de productos, agregamos franjas horarias y otros requisitos. Consideramos la dependencia temporal de los programas óptimos de distribución, a diferencia del caso de los sistemas logísticos de media y larga distancia, para los cuales la distancia es el criterio clave. También agregamos el objetivo de equilibrar cargas entre las diferentes unidades operativas. Una hibridación del algoritmo evolutivo multi-objetivo NSGA-II es nuestra elección de herramienta computacional, junto con el concepto de g-dominación para preferencias parciales, que proporciona la guía informativa en el espacio de búsqueda. Las fa-ses de validación y prueba de este algoritmo utilizan datos del mundo real, comparando sus resultados con los resultados de otros procedimientos evolutivos multi-objetivo utilizados para la solución de problemas complejos de distribución. La información fue proporcionada por un operador logístico, especializado en el transporte y la distribución de cargas fraccionarias. En todos los casos examina-dos, nuestro algoritmo se desempeñó mejor que los habituales.