Modelo de optimización estocástico para resolver el problema de enrutamiento de vehículos con redes de retorno y ventanas de tiempo

El problema de enrutamiento de vehículos (VRP) es uno de los problemas de optimización más analizados en la actualidad y una de las razones es debido a su amplia aplicabilidad en problemas industriales y de servicio. El VRP consiste en la creación de flotas de vehículos, cada uno de ellos debe visitar un conjunto de nodos que representan clientes o puntos de interés, de modo que cada nodo sea visitado exactamente por un vehículo una única vez. El objetivo del problema es minimizar costos o las distancias totales recorridas por todos los vehículos. A medida que se abarcan más consideraciones y el alcance del problema aumenta, se van creando diversas variantes del VRP. Este proyecto se enfoca en aquella generalización del VRP conocida como VRPBTW por sus siglas en inglés, es decir, el problema de enrutamiento de vehículos con ventanas de tiempo y redes de retorno. Y, como su nombre lo indica, esta variación del VRP considera dos aspectos cotidianos en las empresas; los horarios de atención y las redes de retorno. Este último elemento corresponde a las rutas destinadas a la entrega y recolección de mercancía. Se plantea como método para abarcar este problema un modelo de optimización estocástico que utilice un modelo matemático determinístico mediante el método SAA. Los resultados obtenidos serán comparados frente a un VRPBTW Determinista y el método del Vecino más Cercano, generados artificialmente en el desarrollo de este documento, con base en los costos totales relacionados con la planificación de la ruta.The Vehicle Routing (VRP) problem is one of the most analyzed optimization issues today, and one of the reasons is because of its wide applicability in industrial and service issues. The VRP consists of the creation of vehicle fleets, each of which must visit a set of nodes representing customers or points of interest, so that each node is visited exactly by a vehicle once. The objetive of the problem is to minimize costs or total distances traveled by all vehicles. As more considerations are covered and the scope of the problem increases, various variants of the VRP are created. This project focuses on that generalization of the VRP known as VRPBTW, i.e. the problem of routing vehicles with time windows and backhauls. And, as the name implies, this variation of the VRP considers two everyday aspects in companies; hours of operation and backhauls. The latter element corresponds to the routes intended for the delivery and collection of assets. A stochastic optimization model using a deterministic mathematical model using the SAA method is proposed as a method to cover this problem. The results obtained will be compared against a Deterministic VRPBTW and the Nearest Neighbor method, artificially generated in the development of this document, based on the total costs related to route planning