Publicado

2015-01-01

Stochastic mathematical model for vehicle routing problem in collecting perishable products

Modelo matemático estocástico para el problema de ruteo de vehículos en la recolección de productos perecederos

DOI:

https://doi.org/10.15446/dyna.v82n189.48549

Palabras clave:

Stochastic-VRP, Logistics, Perishables, Flowers, Clustering, Montecarlo Simulation, Costs (en)
VRP estocástico, Logística, Productos perecederos, Flores, Clusterización, Simulación Montecarlo, Costos (es)

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Autores/as

  • Elsa Cristina Gonzalez-L. Universidad Católica de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ingeniería
  • Wilson Adarme-Jaimes Universidad Católica de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ingeniería
  • Javier Arturo Orjuela-Castro Universidad Distrital Francisco José de Caldas - Facultad de Ingeniería
In this paper a model for the vehicle routing problem with stochastic components of demand, service time and delivery time for perishable products is presented. The purpose of the paper is to present an alternative to the problem of collecting the flower industry, using a model that reflects the stochastic behavior in collecting flowers, required by companies in Colombia. The model incorporates three stochastic components and a restriction not reported earlier by other authors. The solution method includes clusters for collection points, route design, allocation to truck routes, Monte Carlo simulation and a regression model to obtain the equation of the total system cost and optimal point of replenishment.
En este artículo se presenta un modelo para el problema de ruteo de vehículos con componentes estocásticos en demanda, tiempos de entrega y servicios para productos perecederos. El propósito del trabajo es presentar una alternativa al problema de recogida del sector floricultor, mediante un modelo que refleja el comportamiento estocástico en el suministro de las flores, requeridas por las empresas productoras de ramos, en Colombia. El modelo incorpora tres componentes estocásticos a la función objetivo y una restricción no reportada antes en la literatura. El método de solución incluye la clusterización de puntos de recolección, diseño de rutas, asignación de camiones a rutas, simulación de Montecarlo y un modelo de regresión para la obtención de la ecuación del costo total del sistema y el punto óptimo de reabastecimiento.

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Cómo citar

[1]
“Modelo matemático estocástico para el problema de ruteo de vehículos en la recolección de productos perecederos”, DYNA, vol. 82, no. 189, pp. 199–206, Jan. 2015, doi: 10.15446/dyna.v82n189.48549.

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