scholarly journals Combining Monte Carlo simulation with heuristics for solving the Inventory Routing Problem with stochastic demands

2012 ◽  
Author(s):  
Jose Caceres-Cruz ◽  
Angel A. Juan ◽  
Tolga Bektas ◽  
Scott E. Grasman ◽  
Javier Faulin
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Inventory Routing ◽  
Routing Problem ◽  
Inventory Routing Problem ◽  
Stochastic Demands

scholarly journals Sistema para Resolver o Problema de Roteamento de Estoque Baseado em Técnicas de Monte Carlo

2016 ◽  
Author(s):  
Raucer Curdulino ◽  
Pedro Yuri Araujo Lima Alves ◽  
Karina Valdivia Delgado
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Inventory Routing ◽  
Routing Problem ◽  
Inventory Routing Problem ◽  
Stochastic Inventory

O Problema de Roteamento de Estoque com Demanda Estocástica (SIRP–Stochastic Inventory Routing Problem) é uma combinação dos problemas de controle de inventários com demandas estocásticas por mercadorias em centros comerciais e do roteamento de veículos utilizados no abastecimento desses centros a partir de um único centro de distribuição. Este trabalho apresenta uma variante do algoritmo proposto por [8] para o SIRP utilizando técnicas de Monte Carlo. O novo algoritmo foiimplementado e comparado ao algoritmo original considerando diversas políticas, tendo demonstrado resultados semelhantes em alguns casos e melhores em outros em termos de eficiência de tempo e custo total da solução. A análise, comparação e avaliação dos algoritmos foram feitas com base em benchmarks de problemas existentes na literatura.

AN EFFICIENTLY NOVEL MODEL FOR VEHICLE ROUTING PROBLEMS WITH STOCHASTIC DEMANDS

2009 ◽  
Vol 26 (02) ◽  
pp. 185-197 ◽  
Author(s):  
SELÇUK KÜRŞAT İŞLEYEN ◽  
ÖMER FARUK BAYKOÇ
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Test Problems ◽  
Routing Problem ◽  
Stochastic Demands ◽  
Expected Length ◽  
Service Policy ◽  
Novel Model

In this paper, the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD) is considered where customer demands are normally distributed. We propose a new model for computing the expected length of a tour. Monte Carlo simulation is used to demonstrate the accuracy of the model on randomly generated test problems. It is assumed that the service policy is non-divisible, meaning that the entire demand at each customer must be served in a single visit by a unique vehicle.

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