Source: http://gitel.unizar.es/?modulo=investigacion/tysi/tysi
Timestamp: 2017-04-28 10:13:11+00:00

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Tráfico y Sistemas Inteligentes "Desarrollo de un algoritmo de cálculo y optimización para la resolución de problemas de gestión de transporte de mercancías del tipo VRPTW"
Los problemas de gestión de transporte de mercancías que se pretenden abordar en este artículo son los que están relacionados con la obtención de rutas de transporte óptimas desde un punto de vista de costes asociados a la función de distribución. Este problema es conocido como Vehicle Routing Problem (VRP) y ha sido ampliamente estudiado desde su formulación en los años 1950´s debido a su interés teórico y sobre todo práctico para la resolución de multitud de problemas de rutas en la gestión logística empresarial así como en la gestión del transporte público.
El VRP es un problema de optimización combinatorial complejo que combina dos problemas matemáticos muy conocidos: el problema del viajante de comercio (TSP) y el problema Bin Packing (BSP). Formalmente puede describirse como sigue: dada una flota de vehículos con capacidad uniforme, un origen común, y varias demandas de cliente distintas y distribuidas aleatoriamente en un espacio geográfico, encontrar el grupo de rutas que satisface todas las demandas y que minimizan la función de coste de distribución (en función de la distancia recorrida, el nivel de servicio realizado teniendo en cuenta los tiempos de entrega, el número de vehículos usados, etc). Todos los itinerarios deben comenzar y terminar en el origen y se deben diseñar de forma que cada cliente sea servido una única vez y por un solo vehículo.
Se trata de un problema del tipo polinomio indeterminado completo, y por lo tanto el esfuerzo computacional requerido crece exponencialmente con el número de puntos a visitar. Debido a esta naturaleza del problema no es viable el uso de métodos de resolución exactos para propuestas amplias (gran cantidad de nodos y restricciones).
Debido a la limitación computacional de estos métodos exactos han ido apareciendo métodos de resolución del VRP basados en técnicas heurísticas que obtienen soluciones aproximadas del problema. Algunas técnicas heurísticas estándar de optimización son: el método de búsqueda de Tabu, el simulated annealing, la optimización mediante colonias de hormigas, la obtención de rutas mediante redes neuronales de Hopfield, o el uso de algoritmos genéticos.
En este artículo se realiza un breve repaso de los algoritmos más usados para la resolución de problemas de gestión de transporte del tipo VRP presentándolos y comparándolos unos con otros. A partir de ellos se ha formulado un algoritmo genético general para la resolución de forma ingenieril de un amplio abanico de problemas de optimización de rutas de transporte de mercancías.
"Comparativa de modelos de evaluación del tráfico en vías circundantes y de acceso radial en una ciudad con importante flujo pasante"
Este estudio muestra la comparación de los resultados entre dos modelos cuantitativos para la evaluación del tráfico por carretera en las vías circundantes de una ciudad. Su red de comunicaciones se compone de arterias de tipo radial y circunferencial cuya ocupación se debe no sólo al tráfico generado por la propia ciudad y por los propios centros tractores de actividad que circundan la ciudad, sino por un tráfico pasante de importancia considerable. La red escogida para el estudio está formada por las carreteras de acceso (vías interurbanas, autopistas y autovías), los cinturones de circunvalación y las vías de conexión entre ellos. Con los datos obtenidos y calculados de dichas infraestructuras y los centros tractores-generadores de tráfico, y la información recogida acerca de los aforos en las distintas vías se han implementado dos modelos, se observan los niveles de servicio actuales y realizan una comparativa de la situación a corto-medio plazo. El primero de ellos es la resolución mediante un método exacto como el algoritmo de Dijkstra. El segundo corresponde al uso de una red neuronal. Finalmente se propone una aproximación de un sistema de gestión del tráfico que, validando las mediciones y cálculos obtenidos, distribuya y redirija la circulación evitando minimizar los problemas derivados del tráfico, determine problemas de congestión en las vías y en especial en los cinturones y desarrolle soluciones al tráfico pasante. La red neuronal presenta una considerable desventaja sobre la utilización de un método firme como Dijkstra. Con éste último se calcula una solución exacta en cada instante necesario con un escaso volumen de datos, si bien estos requieren de cierto grado de fiabilidad debido al tratamiento matemático expuesto. No se necesita ningún soporte adicional ya que el grafo es el mismo para todos los casos de origen y destino. Esto no es así con la red neuronal: si bien el entrenamiento es simétrico para cada par de nodos, se necesita de una red y entrenamiento para cada par distinto. Esto complica el sistema, no sólo ya en el volumen de datos, sino también en el costoso entrenamiento inicial (tiempos superiores a 1 hora). Por lo demás, la red devuelve rutas previamente establecidas sin olvidar la posibilidad de obtener una inadecuada predicción. Sin embargo, el uso de una red neuronal viene justificado cuando se persigue calibrar multitud de variables que otros métodos no consiguen.

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