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Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología

versión On-line ISSN 1390-860Xversión impresa ISSN 1390-650X

Resumen

GOBERTTI, Fernando Hernández; SOTELO, Rafael  y  FORETS, Marcelo. ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN PARA SECUENCIACIÓN ADAPTATIVA DE RUTAS REALES EN ENTREGAS DE ÚLTIMA MILLA. Ingenius [online]. 2024, n.31, pp.64-80. ISSN 1390-860X.  https://doi.org/10.17163/ings.n31.2024.06.

Este artículo explora el diseño y aplicación de técnicas de aprendizaje automático para mejorar los enfoques tradicionales y así resolver problemas de optimización NP-hard. En particular, se enfoca en el Last-Mile Routing Research Challenge (LMRRC), apoyado por Amazon y MIT, que buscaba soluciones innovadoras para la optimización de rutas de carga. Si bien el desafío proporcionó tiempos de viaje e identificadores de zona, la dependencia de estos factores plantea preocupaciones sobre la generalización de los algoritmos a diferentes contextos y regiones con registros de servicios de entrega estándar. Para abordar estas interrogantes, este estudio propone matrices de costos personalizadas que incorporan modelos de distancia y tiempo, junto con las relaciones entre las paradas de entrega. Además, presenta enfoques mejorados para la secuenciación de paradas mediante la combinación de algoritmos exactos y aproximados, utilizando técnicas de regresión personalizada junto con metaheurísticas y refinamientos heurísticos ajustados. La metodología resultante logra puntajes competitivos en el conjunto de datos de validación LMRRC, que usa rutas de EE. UU. Al delinear cuidadosamente las características de la ruta, el estudio permite la selección de combinaciones de técnicas específicas para cada ruta, considerando sus atributos geométricos y geográficos. Además, las metodologías propuestas se aplican con éxito a escenarios de casos reales de entregas en Montevideo (Uruguay), demostrando puntajes promedio y precisión similares en nuevas rutas de prueba. Esta investigación contribuye al avance de la optimización de la entrega de última milla al aprovechar matrices de costos personalizadas y refinamientos algorítmicos. Los hallazgos resaltan el potencial para mejorar los enfoques existentes y su adaptabilidad a diversos contextos geográficos, allanando el camino para servicios de entrega más eficientes y efectivos en el futuro.

Palabras clave : Optimización; enrutamiento; operaciones; logística; competencia internacional.

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