Solving the Location Routing Problem of the Central Rubber Market by Tabu Search

Author(s):  
Somsak Kaewploy ◽  
Sombat Sindhuchao
2007 ◽  
Vol 41 (4) ◽  
pp. 470-483 ◽  
Author(s):  
Christian Prins ◽  
Caroline Prodhon ◽  
Angel Ruiz ◽  
Patrick Soriano ◽  
Roberto Wolfler Calvo

DYNA ◽  
2017 ◽  
Vol 84 (200) ◽  
pp. 193-201 ◽  
Author(s):  
José Alfonso Bernal-Moyano ◽  
John Willmer Escobar Velasquez ◽  
Cesar Marín-Moreno ◽  
Rodrigo Linfati ◽  
Gustavo Gatica

Nosotros consideramos el problema de localización y ruteo de vehículos con flota heterogénea (LRPH) en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes asignados a cada deposito, y las rutas que satisfagan la demanda de los clientes considerando una flota heterogénea. Nosotros proponemos una comparación de algoritmos granulares de Recocido Simulado (GSA), Búsqueda de Vecindario Variable (GVNS) y Tabú Search probabilístico (pGTS) para el LRPH. De esta manera, los algoritmos propuestos consideran un subconjunto del espacio en el cual los movimientos menos favorables son descartados según un factor de granularidad. Los algoritmos propuestos son comparados experimentalmente para la solución del LRPH, considerando el tiempo de CPU y la calidad de la solución obtenida en instancias adaptadas de la literatura. Los resultados computacionales muestran que el algoritmos GSA es capaz de obtener buenas soluciones en tiempos computacionales reducidos, mejorando los resultados obtenidos por los otros algoritmos propuestos.


Author(s):  
Mohsen Hamidi ◽  
Kambiz Farahmand ◽  
S. Reza Sajjadi ◽  
Kendall E. Nygard

2007 ◽  
Vol 177 (3) ◽  
pp. 1751-1763 ◽  
Author(s):  
Rafael Caballero ◽  
Mercedes González ◽  
Flor Ma Guerrero ◽  
Julián Molina ◽  
Concepción Paralera

2020 ◽  
Vol 39 (3) ◽  
pp. 3259-3273
Author(s):  
Nasser Shahsavari-Pour ◽  
Najmeh Bahram-Pour ◽  
Mojde Kazemi

The location-routing problem is a research area that simultaneously solves location-allocation and vehicle routing issues. It is critical to delivering emergency goods to customers with high reliability. In this paper, reliability in location and routing problems was considered as the probability of failure in depots, vehicles, and routs. The problem has two objectives, minimizing the cost and maximizing the reliability, the latter expressed by minimizing the expected cost of failure. First, a mathematical model of the problem was presented and due to its NP-hard nature, it was solved by a meta-heuristic approach using a NSGA-II algorithm and a discrete multi-objective firefly algorithm. The efficiency of these algorithms was studied through a complete set of examples and it was found that the multi-objective discrete firefly algorithm has a better Diversification Metric (DM) index; the Mean Ideal Distance (MID) and Spacing Metric (SM) indexes are only suitable for small to medium problems, losing their effectiveness for big problems.


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