Modelado del VRPD y codificación de las soluciones para la optimización con algoritmos genéticos

Autores/as

  • Mariano Frutos Universidad Nacional del Sur, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Fabio M. Miguel Universidad Nacional de Río Negro, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Máximo Méndez Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, España
  • Begoña González Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, España

Palabras clave:

drones, distribución de última milla, algoritmos genéticos, ruteo de vehículos

Resumen

En los últimos años, la distribución de última milla ha experimentado un notable incremento, impulsado fundamentalmente por el aumento del comercio electrónico. Se estima que en cada ruta de distribución es necesario entregar entre 50 y 150 productos por día. Empresas de renombre internacional ya han incorporado el uso de drones para la entrega de sus productos. En los últimos años, se ha comenzado a estudiar el problema de ruteo de vehículos con drones (VRPD), el cual corresponde a una extensión del clásico problema de ruteo de vehículos (VRP). El VRPD plantea que tanto camiones como drones operen de manera simultánea para llevar a cabo la entrega de los productos. Este estudio aborda el modelado matemático y el uso de un algoritmo genético para su resolución. La función objetivo del modelo considera los tiempos de viaje tanto de los camiones como de los drones, y debe ser minimizada para lograr un punto óptimo de operación. Se llevaron a cabo experimentos con instancias pequeñas generadas aleatoriamente en un entorno urbano, y los resultados demostraron que la codificación de las soluciones, así como una correcta parametrización, son factores claves para desarrollar un algoritmo eficiente. 

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Publicado

2025-09-15

Número

Sección

SIIIO - Simposio de Informática Industrial e Investigación Operativa

Cómo citar

Frutos, M., Miguel, F. M., Méndez, M., & González, B. (2025). Modelado del VRPD y codificación de las soluciones para la optimización con algoritmos genéticos. JAIIO, Jornadas Argentinas De Informática, 11(14), 274-278. https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/19496