Optimización híbrida de redes de transporte urbano mediante programación lineal y algoritmos genéticos para la reducción de costes operativos
DOI:
https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e685Palabras clave:
Optimización de redes de transporte, programación lineal, algoritmos genéticos, minimización de costes, modelos híbridosResumen
La eficiencia en las redes de transporte es fundamental para reducir costes operativos y mejorar el servicio. Este estudio presenta un enfoque híbrido que combina programación lineal y algoritmos genéticos para optimizar redes de transporte con el objetivo de minimizar costes. Se desarrolló un modelo matemático que integra ambas técnicas, aplicándose a un caso representativo de red urbana con múltiples nodos y rutas. La programación lineal se utilizó para obtener una solución inicial factible con costos básicos, mientras que el algoritmo genético refinó esta solución explorando un espacio más amplio y adaptándose a la complejidad no lineal del problema. Los resultados mostraron una reducción significativa del 12.5% en los costes operativos en comparación con métodos tradicionales. Este enfoque híbrido combina la precisión y rapidez de la programación lineal con la flexibilidad y capacidad adaptativa de los algoritmos genéticos, permitiendo abordar problemas complejos y dinámicos. Además, contribuye a mejorar la calidad del servicio, adaptándose a condiciones cambiantes y ofreciendo una herramienta robusta para planificadores y operadores de transporte urbano.Descargas
Referencias
Ahuja, R. K., Magnanti, T. L., & Orlin, J. B. (1993). Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall.
Benites Yarasca, A. W. (2023). Optimización del transporte urbano en Lima mediante la aplicación de los algoritmos genéticos de Tabú y Colonia de Hormigas. Repositorio UPN. Recuperado de https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/handle/11537/37668/Benites%20Yarasca%20Alfonso%20William.pdf?sequence=1
Blum, C., & Roli, A. (2003). Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys (CSUR), 35(3), 268-308.
Coello, C. A., Lamont, G. B., & Van Veldhuizen, D. A. (2007). Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems (2nd edition). Springer.
Cormen, T. H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd edition). MIT Press.
Dantzig, G. B. (1963). Linear Programming and Extensions. Princeton University Press.
Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms. Wiley.
Gendreau, M., Hertz, A., & Laporte, G. (1994). A tabu search heuristic for the vehicle routing problem. Management Science, 40(10), 1276-1290.
Genovard Abad, M. (2016). Optimización de rutas de transporte público con algoritmos genéticos. Universidad Abierta de Cataluña. Recuperado de https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/59085/7/mgenovardTFM1216memoria.pdf
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley.
Hertz, A., & Taillard, É. (2002). Heuristic methods for vehicle routing problems. In The Vehicle Routing Problem, SIAM.
Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press.
Holland, J. H. (1992). Genetic Algorithms. Scientific American, 267(1), 66-72.
Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Technical Report TR06, Erciyes University.
Laporte, G. (2009). Fifty years of vehicle routing. Transportation Science, 43(4), 408-416.
Lawler, E.L., & Wood, D.E. (1966). Branch-and-bound methods: A survey. Operations Research, 14(4), 699-719.
Michalewicz, Z. (1996). Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs (3rd edition). Springer.
Prins, C. (2004). A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem. Computers & Operations Research, 31(12), 1985-2002.
Quijano-Crisóstomo, I. A., Seck-Tuoh-Mora, J. C., Medina-Marín, J., Hernández-Romero, N., & Anaya-Fuentes, G. E. (2024). Modelo de optimización basado en algoritmos genéticos para el diseño de nuevas rutas de transporte escolar en una Universidad Pública del Estado de Hidalgo. Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingeniería del ICBI, 12 (Especial 3). Recuperado de https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/icbi/article/view/13420
Reeves, C. R. (1995). A genetic algorithm for flowshop sequencing. Computers & Operations Research, 22(1), 5-13.
Reinelt, G. (1994). The Traveling Salesman: Computational Solutions for TSP Applications. Springer.
Silva, V. D., Finamore, A., & Henriques, R. (2022). Sobre el papel de la optimización multiobjetivo en el problema de diseño de redes de transporte. Recuperado de https://arxiv.org/abs/2201.11616
Terrero Huerta, A., Hernández Hernández, J., & Hernández Hernández, M. (2024). La programación lineal se aplicaba a la optimización de rutas de transporte. Conocimiento Interconectado, 9(18), 55-64. Recuperado de https://is.uv.mx/index.php/IS/article/download/2889/4713/13690
Toth, P., & Vigo, D. (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications. SIAM.
Zhang, R., & Wang, Y. (2010). Hybrid genetic algorithm for vehicle routing problem with time windows. Expert Systems with Applications, 37(1), 430-436.
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