Network and Information Technologies Doctoral Programme
29/09/2017

Autor: Carlos Leonardo Quintero Arajo
Programa: Doctorat de Tecnologies de la Informaci i de Xarxes
Idioma: angls
Directors: Dr. ngel Alejandro Juan Prez i Dr. Francisco Javier Faulin Fajardo
Departament / Institut: Escola de Doctorat de la UOC
Matries: Informtica
Paraules clau: problemes enriquits de encaminament de vehicles, simehurstiques, problema de localitzaci-encaminament, cooperaci horitzontal, anlisis de fiabilitat
rea de coneixement: Tecnologies de la Informaci i de Xarxes

+ Enlla al projecte

Resum

En una economia globalitzada, les companyies s'enfronten a nombrosos reptes associats a les complexes tasques de logstica i distribuci. Grcies al desenvolupament de les tecnologies de la informaci i la comunicaci, els clients es troben en qualsevol part del mn, per tamb els competidors. Per tant, les companyies necessiten ser ms competitives, cosa que implica eficincia econmica i sostenibilitat. Una estratgia que les firmes poden seguir per a ser ms competitives s la cooperaci horitzontal, que genera economies d'escala, increment en la utilitzaci de recursos i reducci de costos. Molts d'aquests reptes en logstica i transport, aix com algunes estratgies de cooperaci horitzontal, es poden abordar mitjanant diferents variants del conegut problema d'encaminament de vehicles (VRP). Malgrat que el VRP ha estat mpliament estudiat, la majoria dels treballs publicats corresponen a versions massa simplificades de la realitat. Per a omplir aquest buit entre la teoria i les aplicacions de la vida real, fa poc que ha sorgit el concepte de problemes «enriquits» d'encaminament de vehicles (RVRP). Per tant, es necessiten nous mtodes de soluci per a resoldre eficientment nous RVRP, aix com per a quantificar els beneficis generats per la implementaci d'estratgies de cooperaci horitzontal en aplicacions reals, de manera que es puguin fer servir com a suport per a la presa de decisions. Per a abordar aquesta varietat de problemes es proposen diferents metaheurstiques basades en aleatoritzaci esbiaixada. Aquests mtodes es combinen amb simulaci (fet que es coneix com simheurstiques) per a resoldre situacions en les quals apareix la incertesa. Els mtodes proposats han estat avaluats utilitzant instncies de prova tant teriques com de la vida real.