Diseño de metaheurísticos modernos para la resolución de problemas combinatoriosaplicaciones a modelos logísticos en la industria del automóvil

Résumé

En el presente trabajo se desarrollan métodos de optimización heurística para dos problemas logísticos que afectan a empresas fabricantes de componentes de automóviles, Una requiere materias primas con cierta periodicidad, y desea programar la recogida de pedidos; y la otra debe entregar las componentes con una periodicidad, y desea programar las cargas de las componentes en los camiones de los clientes. El elemento común es el hecho de que en ambos problemas hay que determinar un calendario óptimo. El primer problema es conocido en la literatura por PVRP. Los métodos existentes tienen horizontes de planificación pequeños, y se concentran en resolver el problema de rutas. El segundo problema es nuevo en la literatura. Ambos problemas se abordan con las mismas estrategias: búsqueda tabú, algoritmo memético, búsqueda en entorno variable, y por último un algoritmo Scatter Search. Este último método mezcla GRASP y unas cadenas de movimientos (inspiradas en las ejection chains) dando lugar a un método de solución robusto. Se mejoran sustancialmente las soluciones empleadas en la actualidad por las empresas, y se hacen comparaciones con métodos conocidos para el PVRP, que demuestran la calidad del método propuesto.