Desarrollo de una metaheurística basado en recocido simulado (simulated annealing) para el problema de localización y ruteo con flota heterogénea (LRPG)

El estudio del problema de Localización y Ruteo con Flota Heterogénea (LRPH) es un área relativamente nueva dentro del campo de la logística, por esto, surge la necesidad de proponer una nueva metodología basada en la metaheurística de Recocido Simulado Granular (Granular Simulated Annealing – GSA) para su solución. Este algoritmo se basa en una analogía del comportamiento de un sistema físico del acero al someterlo a una variación de temperatura con el fin de aumentar sus propiedades. El Granular Simulated Annealing (GSA) ha sido probado con éxito en numerosos problemas de optimización, mostrando gran habilidad para alcanzar óptimos globales (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). Con el presente proyecto, pretende considerar tanto las decisiones estratégicas, como es el caso de la localización y número de vehículos, y las decisiones operativas como es el ruteo y programación de vehículos. Este documento es el pionero en la generación de soluciones por medio del GSA y para LRPH. Para mostrar su veracidad se prueba un conjunto de instancias de diferentes autores.The study of the problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet (LRPH) is a relatively new within of the logistics, for this reason, arises the idea to propose a new methodology based on metaheuristic Granular Simulated Annealing (GSA) to get a solution. This algorithm is based in analogy of the behavior of a physical system from steel when subjected to temperature variation for improve their properties. The Granular Simulated Annealing (SA) has been successfully tested in many optimization problems, showing great skills to achieve optimal global (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). This aim of this project consider the strategic decisions, also the location and selection of number vehicle, and operational decisions as routing and vehicle scheduling. This paper is pioneer in solutions through GSA to Problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet. To illustrate veracity to data test a set instances to authors differen