Algoritmo de búsqueda dispersa para un problema de recolección de residuos en un caso de estudio argentino

Resumen

El crecimiento de la urbanización y el aumento de las tasas de consumo están generando presión sobre los sistemas urbanos para gestionar de manera eficiente los Residuos Sólidos Urbanos (RSU). La recolección de residuos, en particular, representa uno de los desafíos más complejos en la gestión de los RSU. Por lo tanto, es fundamental desarrollar herramientas computacionales que respalden a los tomadores de decisiones. En este trabajo, se propone un algoritmo de búsqueda dispersa (Scatter Search) para abordar el problema de la recolección de residuos. Existen pocos estudios que apliquen este algoritmo, que ha demostrado ser eficiente en otros problemas de enrutamiento, a problemas reales de gestión de residuos. Los resultados obtenidos de instancias reales de una ciudad argentina (Bahía Blanca) muestran que el algoritmo es competitivo. En el caso de instancias pequeñas, los resultados obtenidos son equivalentes a los de un método exacto mejorado con desigualdades válidas, aunque con un mayor tiempo computacional (como era previsible). Sin embargo, para instancias más grandes, el algoritmo mejora significativamente los resultados de este método exacto y requiere considerablemente menos tiempo computacional. De esta manera, la búsqueda dispersa demuestra ser un algoritmo competitivo para resolver problemas de recolección de residuos.