Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
Combining Monte Carlo simulation with heuristics to solve a rich and real-life multi-depot vehicle routing problem
Año:2016
Áreas de investigación
  • Investigación operativa y programación matemática,
  • Ingenierías
Datos
Descripción
This paper presents an optimization approach which integrates Monte Carlo simulation (MCS) within a heuristic algorithm in order to deal with a rich and real-life vehicle routing problem. A set of customers' orders must be delivered from different depots and using a heterogeneous fleet of vehicles. Also, since the capacity of the firm's depots is limited, some vehicles might need to be replenished using external tanks. The MCS component, which is based on the use of a skewed probability distribution, allows to transform a deterministic heuristic into a probabilistic procedure. The geometric distribution is used to guide the local search process during the generation of high-quality solutions. The efficiency of our approach is tested against a real-world instance. The results show that our algorithm is capable of providing noticeable savings in short computing times.
Internacional
Si
DOI
Edición del Libro
Editorial del Libro
IEEE Press
ISBN
978-1-5090-4484-9
Serie
Título del Libro
WSC '16 Proceedings of the 2016 Winter Simulation Conference
Desde página
2466
Hasta página
2474
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Gabriel Alemany (Open University of Catalonia)
  • Autor: Jesica de Armas (Open University of Catalonia)
  • Autor: Angel A. Juan (Open University of Catalonia)
  • Autor: Alvaro Garcia Sanchez (UPM)
  • Autor: Roberto Garcia Meizoso (UPM)
  • Autor: Miguel Angel Ortega Mier (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Ingeniería de Organización y Logística
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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