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Aplicación de un Modelo matemático estocástico de demanda aleatoria para el problema de ruteo con flota fija y variable enfocado a la reducción de costos operativos.

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dc.contributor.author Yánez Guisha, Alexis Paul
dc.contributor.author Banchon Tinoco, María Lorena
dc.contributor.author Delgado Bravo, Erwin Joffre, Director
dc.date.accessioned 2022-03-18T15:25:19Z
dc.date.available 2022-03-18T15:25:19Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.citation Yánez, A. (2021). Aplicación de un Modelo matemático estocástico de demanda aleatoria para el problema de ruteo con flota fija y variable enfocado a la reducción de costos operativos. [Tesis]. Escuela Superior Politécnica del Litoral. es_EC
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/51966
dc.description.abstract El ruteo vehicular es un tema central dentro de la cadena de suministros. En el presente proyecto se implementa un modelo matemático que busca una adecuada gestión de recursos a través de la optimización. El problema que se analiza tiene parámetros no determinísticos que se acercan a la realidad en un entorno probabilístico y evalúan posibles escenarios donde se requiera tomar decisiones tácticas. Se analizaron diferentes zonas críticas dentro de la ciudad de Guayaquil, las cuales tienen restricciones de movilidad para camiones pesados y donde se necesitan camionetas para la distribución de mercadería. Se utilizo el CVRP con demandas estocásticas y en cada escenario se le asignó una probabilidad, por lo tanto, se determinó el número de camionetas a alquilar al principio del periodo a través del software de optimización GAMS. Se realizó un análisis para cuarenta y ocho instancias ejecutadas. Además, de una simulación de escenarios de una instancia en particular, con diez nodos, cinco escenarios y cinco periodos. Esta se basó en dos etapas: la primera fue ejecutada del modelo estocástico para determinar los parámetros y en la segunda se realizó una ejecución de los escenarios con los datos obtenidos de la etapa anterior, con un modelo determinístico. En conclusión, a medida que se añaden datos para los parámetros, el tiempo de ejecución y el GAP tienden a incrementarse. Se analizó que la probabilidad que se le asigna al escenario depende del comportamiento de la demanda y determinan la cantidad de camionetas. es_EC
dc.language.iso es es_EC
dc.publisher ESPOL. FCNM es_EC
dc.subject Modelo matemático es_EC
dc.subject Ruteo vehicular es_EC
dc.subject Estocástico es_EC
dc.subject Simulación es_EC
dc.title Aplicación de un Modelo matemático estocástico de demanda aleatoria para el problema de ruteo con flota fija y variable enfocado a la reducción de costos operativos. es_EC
dc.type Thesis es_EC


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