[en] Optimization models seek to implement processes in order to find the best solution to a problem in a limited time. This is how the use of algorithms based on metaheuristics, seek to solve traditional problems such as the Traveling Salesman Problem-TSP or the Vehicle Routing Problem-VRP. The application of optimization algorithms based on hybrid metaheuristic techniques seeks to efficiently complement the benefits of each of the techniques used. For this particular case, the approach is to address with special attention the best characteristics of combinatorial optimization techniques based on ant colonies (Ant Colony Optimization-ACO) and Simulated Annealing (SA) which have made their way into the metaheuristics processes of combinatorial optimization for the resolution of this type of problems with the construction of a hybrid metaheuristic model with low-level combination in series for the resolution of the TSP. Considering the above and the researches carried out about TSP, it can be concluded that, despite its apparent simplicity, this is one of the most complex problems to solve since its complexity lies not so much in the search for a solution but in the effectiveness and efficiency of its resolution, in terms of the computational resources necessary to obtain it. The purpose is to supply a latent input in decision-making for the implementation of this model based on the demand of a high-capacity public transport system, based on buses as BRT (Bus Rapid Transit), having as a result a scheme of transport routes on which a subsequent evaluation can be implemented, representing the choices that users make of the different options available to travel from the implementation of discrete choice models. In this regard, the decision-making processes of the users acquire relevance due to the different travel options available, the variables that influence decision-making when traveling and the approach of a mathematical model that represents the users' choices.

[es] Los modelos de optimización buscan implementar procesos con los cuales se pueda encontrar la mejor solución a un problema en un tiempo limitado. Es así como el uso de algoritmos basados en la metaheurística, buscan dar solución a problemas tradicionales como son, por ejemplo, el problema del viajero (Travelling Salesman Problem-TSP) o el problema de enrutamiento de vehículos (Vehicle Routing Problem- VRP). La aplicación de algoritmos de optimización basados en técnicas metaheurísticas hibridas con las cuales se busque complementar de forma eficientes las bondades de cada una de las técnicas usadas; para este caso particular se busca abordar con especial atención las mejores características de las técnicas de optimización combinatoria basadas en colonias de hormigas (Ant Colony Optimization- ACO) y recocido simulado (simulated annealing – SA) las cuales se han abierto paso dentro de los procesos metaheurísticos de optimización combinatoria para la resolución de este tipo problemas con la construcción de un modelo hibrido metaheurístico con combinación de bajo nivel en serie para la resolución del problema del viajante -TSPTeniendo en cuenta lo anterior y por las investigaciones realizadas sobre el TSP, se puede concluir que, a pesar de su aparente simplicidad, es uno de los problemas más complejos de resolver toda vez que su complejidad radica no tanto en la búsqueda de una solución sino en la eficacia y eficiencia de su resolución, en términos de los recursos computacionales necesarios para obtenerla. Se busca suministrar un insumo latente en la toma de decisiones para la implementación de este modelo con base en las estimaciones de demanda que tiene un sistema de rutas, de transporte público de alta capacidad basado en buses, tipo Bus Rapid Transit -BRT teniendo como resultado un esquema de rutas de transporte sobre las cuales se pueda implementar una evaluación posterior como de las elecciones que hacen los usuarios de las distintas opciones disponibles para viajar a partir de la implementación de modelos de elección discreta. En tal sentido los procesos de tomas de decisiones de los usuarios ante las diferentes opciones de viaje contemplando las opciones de viaje disponible, las variables que influyan en la toma de decisión a la hora de viajar y el planteamiento de un modelo matemático que represente las elecciones de los usuarios.