Modelos y técnicas de optimización aplicados a problemas de transporte - Sánchez Ansola, Eduardo; Rosete Suárez, Alejandro; Suárez González, Luis; Pérez Pérez, Ana Camila; Díaz Pando, Humberto; Porras Nodarse, Cynthia; Sosa Gómez, Guillermo; Rojas, Omar; Torres Pérez, Isis (Anales de la Academia de Ciencias de Cuba, 2024)
Introducción: Actualmente es importante racionalizar los recursos disponibles. En el transporte estos recursos son: tiempo, distancia y combustible. Una vía para garantizar soluciones de calidad en los problemas de transporte es la Inteligencia Artificial, a través de técnicas de optimización y el tratamiento de la incertidumbre. Objetivos: Desarrollar soluciones para el problema de planificación de rutas de vehículos para ahorrar combustible en la entrega de bienes y proponer un modelo matemático difuso para el problema de planificación de rutas de autobuses escolares, ofreciendo a los decisores un nuevo conjunto de opciones. Métodos: En la planificación de rutas vehículos la solución se basa en combinar los problemas p-mediana y agente viajero. Esta incluye el particionado de instancias y la aplicación de metaheurísticas. La incertidumbre en el problema de planificación de rutas de autobuses escolares se modela en las restricciones de máxima distancia a caminar y capacidad de los autobuses. Para su tratamiento se utiliza el enfoque paramétrico y una estrategia novedosa para la exploración de soluciones. Resultados: Con la solución propuesta para la planificación de rutas de vehículos en el contexto de la tienda virtual TuEnvío se logran ahorros aproximados del 68 % en las distancias y tiempos de viaje. Con la aplicación del modelo difuso propuesto se ofrece a los decisores un conjunto más amplio de opciones y se evidencian ahorros de entre un 11 % y un 20 %. Conclusiones: Los resultados obtenidos en la evaluación de ambas propuestas evidencian una disminución considerable en la distancia recorrida por las flotas de vehículos y consecuentemente en el uso del combustible y la contaminación ambiental.