El artículo presenta los resultados del estudio de un problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas (Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands, VRPSD), en el cual la única variable estocástica es la demanda de los clientes, esta variable sigue una distribución discreta, y su valor solo es conocido cuando el vehículo llega a la ubicación del cliente. Para su solución, se implementó la metaheurística denominada Optimización por Espiral, con el enfoque a priori y la estrategia de reabastecimiento preventivo para un solo vehículo. Para mejorar el método se inicializaron las rutas mediante la heurística del vecino más cercano, y posteriormente se utilizó la mutación, un operador evolutivo, para ampliar la zona de exploración de los puntos de búsqueda. Adicionalmente, se utilizó el intercambio 2-Opt, una heurística de búsqueda local, con el fin de intensificar la búsqueda en la vecindad de soluciones óptimas encontradas. Por otra parte, se realizó un diseño de experimentos 23, con el fin de determinar la influencia de cada factor en la función objetivo. Este análisis se llevó a cabo en 8 instancias diferentes que fueron diseñadas y desarrolladas por Galván et al. [1]. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos con los arrojados por el algoritmo híbrido EPSO, con el objetivo de probar la eficiencia y eficacia del algoritmo desarrollado. Esta comparación evidenció que el método propuesto obtiene mejores resultados en todas las instancias, con mejoras de hasta el 5,71 %.
Solución del problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas mediante la optimización por espiral