Modelo matemático estocástico para el problema de ruteo de vehículos en la recolección de productos perecederos



Document title: Modelo matemático estocástico para el problema de ruteo de vehículos en la recolección de productos perecederos
Journal: Dyna (Medellín)
Database:
System number: 000537776
ISSN: 0012-7353
Authors: 1
2
3
Institutions: 1Universidad Católica de Colombia, Facultad de Ingeniería, Bogotá. Colombia
2Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería, Bogotá. Colombia
3Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Facultad de Ingeniería, Bogotá. Colombia
Year:
Season: Ene-Feb
Volumen: 82
Number: 189
Pages: 199-206
Country: Colombia
Language: Español
Spanish abstract En este artículo se presenta un modelo para el problema de ruteo de vehículos con componentes estocásticos en demanda, tiempos de entrega y servicios para productos perecederos. El propósito del trabajo es presentar una alternativa al problema de recogida del sector floricultor, mediante un modelo que refleja el comportamiento estocástico en el suministro de las flores, requeridas por las empresas productoras de ramos, en Colombia. El modelo incorpora tres componentes estocásticos a la función objetivo y una restricción no reportada antes en la literatura. El método de solución incluye la clusterización de puntos de recolección, diseño de rutas, asignación de camiones a rutas, simulación de Montecarlo y un modelo de regresión para la obtención de la ecuación del costo total del sistema y el punto óptimo de reabastecimiento.
English abstract In this paper a model for the vehicle routing problem with stochastic components of demand, service time and delivery time for perishable products is presented. The purpose of the paper is to present an alternative to the problem of collecting the flower industry, using a model that reflects the stochastic behavior in collecting flowers, required by companies in Colombia. The model incorporates three stochastic components and a restriction not reported earlier by other authors. The solution method includes clusters for collection points, route design, allocation to truck routes, Monte Carlo simulation and a regression model to obtain the equation of the total system cost and optimal point of replenishment.
Keyword: VRP estocástico,
Logística,
Productos perecederos,
Flores,
Clusterización,
Simulación Montecarlo,
Costos
Keyword: Stochastic-VRP,
Logistics,
Perishables,
Flowers,
Clustering,
Montecarlo Simulation,
Costs
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