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

Autores
Miguel, Fabio Maximiliano; Frutos, Mariano; Tohmé, Fernando Abel; Méndez Babey, Máximo
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
libro
Estado
versión publicada
Descripción
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.
This book is framed in the field of Operations, an area of Management Science. The goal is the development and validation of technological tools for decisionmaking in the logistic branch of supply chain management of the food industry. More specifically, we present a novel hybrid intelligent procedure aiding decisionmakers optimizing in a multi-objective environment. We examine the usual models of the physical distribution of goods, classifying them according to their main features. We also present the multi-objective evolutionary algorithms that usually yield the solutions to those models. Our approach is to introduce a new multiobjective variant of the distribution problem of goods in an urban area. To model the network of distribution centers, serving the final outlets of goods, we add time frames and other requirements. We consider the time dependence of the optimal programs of distribution, unlike the case of medium and long-distance logistical systems, for which the distance is the key criterion. We also add the objective of balancing loads among the different operating units. A hybridation of the multiobjective evolutionary algorithm NSGA-II is our choice of computational tool, jointly with the concept of g-dominance for partial preferences, which provides the informational guide in the search space. The validation and testing phases of this algorithm uses real-world data, comparing its outcomes to the results of other evolutionary multi-objective procedures used for the solution of complex problems of distribution. The information was provided by a logistic operator, specialized in transporting and distributing fractional loads. In all the cases examined, our algorithm performed better than the usual ones.
Fil: Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina
Fil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Méndez Babey, Máximo. Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería; España
Materia
LOGÍSTICA
MULTI-DEPÓSITOS
RUTEO
OPTIMIZACIÓN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/113827

id CONICETDig_ffe38659c4914641610e12b1d9f470af
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/113827
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Ruteo de vehículos y programación de cargas en la distribución urbana de mercaderías con introducción de preferencias parciales en el proceso de toma de decisionesMiguel, Fabio MaximilianoFrutos, MarianoTohmé, Fernando AbelMéndez Babey, MáximoLOGÍSTICAMULTI-DEPÓSITOSRUTEOOPTIMIZACIÓNhttps://purl.org/becyt/ford/2.11https://purl.org/becyt/ford/2Este 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.This book is framed in the field of Operations, an area of Management Science. The goal is the development and validation of technological tools for decisionmaking in the logistic branch of supply chain management of the food industry. More specifically, we present a novel hybrid intelligent procedure aiding decisionmakers optimizing in a multi-objective environment. We examine the usual models of the physical distribution of goods, classifying them according to their main features. We also present the multi-objective evolutionary algorithms that usually yield the solutions to those models. Our approach is to introduce a new multiobjective variant of the distribution problem of goods in an urban area. To model the network of distribution centers, serving the final outlets of goods, we add time frames and other requirements. We consider the time dependence of the optimal programs of distribution, unlike the case of medium and long-distance logistical systems, for which the distance is the key criterion. We also add the objective of balancing loads among the different operating units. A hybridation of the multiobjective evolutionary algorithm NSGA-II is our choice of computational tool, jointly with the concept of g-dominance for partial preferences, which provides the informational guide in the search space. The validation and testing phases of this algorithm uses real-world data, comparing its outcomes to the results of other evolutionary multi-objective procedures used for the solution of complex problems of distribution. The information was provided by a logistic operator, specialized in transporting and distributing fractional loads. In all the cases examined, our algorithm performed better than the usual ones.Fil: Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro; ArgentinaFil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Méndez Babey, Máximo. Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería; EspañaUniversidad Nacional del Sur2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bookinfo:ar-repo/semantics/librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/113827Miguel, Fabio Maximiliano; Frutos, Mariano; Tohmé, Fernando Abel; Méndez Babey, Máximo; 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; Universidad Nacional del Sur; 1; 2018; 152978-987-655-187-8CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ediuns.com.ar/producto/ruteo-de-vehiculos-y-programacion-de-cargas-en-la-distribucion-urbana-de-mercaderias-con-introduccion/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-03T10:05:51Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/113827instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-03 10:05:51.896CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv 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
title 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
spellingShingle 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
Miguel, Fabio Maximiliano
LOGÍSTICA
MULTI-DEPÓSITOS
RUTEO
OPTIMIZACIÓN
title_short 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_sort 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
dc.creator.none.fl_str_mv Miguel, Fabio Maximiliano
Frutos, Mariano
Tohmé, Fernando Abel
Méndez Babey, Máximo
author Miguel, Fabio Maximiliano
author_facet Miguel, Fabio Maximiliano
Frutos, Mariano
Tohmé, Fernando Abel
Méndez Babey, Máximo
author_role author
author2 Frutos, Mariano
Tohmé, Fernando Abel
Méndez Babey, Máximo
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv LOGÍSTICA
MULTI-DEPÓSITOS
RUTEO
OPTIMIZACIÓN
topic LOGÍSTICA
MULTI-DEPÓSITOS
RUTEO
OPTIMIZACIÓN
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/2.11
https://purl.org/becyt/ford/2
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
This book is framed in the field of Operations, an area of Management Science. The goal is the development and validation of technological tools for decisionmaking in the logistic branch of supply chain management of the food industry. More specifically, we present a novel hybrid intelligent procedure aiding decisionmakers optimizing in a multi-objective environment. We examine the usual models of the physical distribution of goods, classifying them according to their main features. We also present the multi-objective evolutionary algorithms that usually yield the solutions to those models. Our approach is to introduce a new multiobjective variant of the distribution problem of goods in an urban area. To model the network of distribution centers, serving the final outlets of goods, we add time frames and other requirements. We consider the time dependence of the optimal programs of distribution, unlike the case of medium and long-distance logistical systems, for which the distance is the key criterion. We also add the objective of balancing loads among the different operating units. A hybridation of the multiobjective evolutionary algorithm NSGA-II is our choice of computational tool, jointly with the concept of g-dominance for partial preferences, which provides the informational guide in the search space. The validation and testing phases of this algorithm uses real-world data, comparing its outcomes to the results of other evolutionary multi-objective procedures used for the solution of complex problems of distribution. The information was provided by a logistic operator, specialized in transporting and distributing fractional loads. In all the cases examined, our algorithm performed better than the usual ones.
Fil: Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina
Fil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Méndez Babey, Máximo. Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería; España
description 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.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/book
info:ar-repo/semantics/libro
http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33
status_str publishedVersion
format book
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/113827
Miguel, Fabio Maximiliano; Frutos, Mariano; Tohmé, Fernando Abel; Méndez Babey, Máximo; 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; Universidad Nacional del Sur; 1; 2018; 152
978-987-655-187-8
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/113827
identifier_str_mv Miguel, Fabio Maximiliano; Frutos, Mariano; Tohmé, Fernando Abel; Méndez Babey, Máximo; 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; Universidad Nacional del Sur; 1; 2018; 152
978-987-655-187-8
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ediuns.com.ar/producto/ruteo-de-vehiculos-y-programacion-de-cargas-en-la-distribucion-urbana-de-mercaderias-con-introduccion/
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Sur
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Sur
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1842269931882676224
score 13.13397