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Ruteo de inventarios con ventanas de tiempo fuertes / Eliseo Pérez Kaligari

By: Pérez Kaligari,Eliseo.
Contributor(s): Guerrero Rueda, William J., Dr [dir].
Material type: materialTypeLabelComputer filePublisher: Bogotá : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2015Description: 1 CD- ROM (4 3/4 plg.) ; il. ; 12 cm.Subject(s): INVENTARIOS | CONTROL DE INVENTARIOSDDC classification: 658.787 Online resources: Click here to access online Dissertation note: Tesis (Magister en Ingeniería Industrial) Summary: El problema estudiado en esta tesis considera las decisiones de ruteo de inventarios con restricciones de ventanas fuertes de tiempo (IRPTW) en una cadena de abastecimiento compuesta por un depósito y múltiples minoristas. Se asume un horizonte de planeación discreto y finito en donde las decisiones por optimizar son: las cantidades a aprovisionar a los minoristas y, simultáneamente, la secuencia de minoristas a visitar en cada periodo de tiempo. El sistema cuenta con un sólo vehículo de capacidad limitada, restricciones de capacidad de almacenamiento de los minoristas, y tasa de producción limitada del depósito. Se requiere satisfacer la demanda que tienen los minoristas, prohibiendo faltantes o entregas tardías. Se asume que los minoristas tienen demanda determinística y no homogénea. Las ventanas de tiempo pueden ser diferentes para cada periodo de planeación. Las distancias son simétricas entre los nodos, la velocidad del vehículo y los costos de almacenamiento de inventarios son constantes. Se propone una formulación matemática basada en programación entera mixta y se estudia el impacto que tiene la configuración de las ventanas de tiempo sobre las decisiones de ruteo de inventarios, a través de dos métodos de optimización basados en programación entera mixta. El primer método optimiza las decisiones de forma simultánea, mientras que el segundo método propuesto optimiza las decisiones de forma secuencial. Se presenta un estudio computacional con 80 instancias adaptadas de la literatura. Los resultados muestran que en la mayoría de los casos, el método de optimización secuencial no es capaz de encontrar soluciones factibles al problema con ventanas duras y los ahorros potenciales de ejecutar el método de optimización simultaneo son de 98.6%.
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TRABAJOS DE GRADO TRABAJOS DE GRADO Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
658.787 P438r TS (Browse shelf) Ej. 1 1 Available 024004DC
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Tesis (Magister en Ingeniería Industrial)

Incluye Bibliografía

El problema estudiado en esta tesis considera las decisiones de ruteo de inventarios con restricciones de ventanas fuertes de tiempo (IRPTW) en una cadena de abastecimiento compuesta por un depósito y múltiples minoristas. Se asume un horizonte de planeación discreto y finito en donde las decisiones por optimizar son: las cantidades a aprovisionar a los minoristas y, simultáneamente, la secuencia de minoristas a visitar en cada periodo de tiempo. El sistema cuenta con un sólo vehículo de capacidad limitada, restricciones de capacidad de almacenamiento de los minoristas, y tasa de producción limitada del depósito. Se requiere satisfacer la demanda que tienen los minoristas, prohibiendo faltantes o entregas tardías. Se asume que los minoristas tienen demanda determinística y no homogénea. Las ventanas de tiempo pueden ser diferentes para cada periodo de planeación. Las distancias son simétricas entre los nodos, la velocidad del vehículo y los costos de almacenamiento de inventarios son constantes. Se propone una formulación matemática basada en programación entera mixta y se estudia el impacto que tiene la configuración de las ventanas de tiempo sobre las decisiones de ruteo de inventarios, a través de dos métodos de optimización basados en programación entera mixta. El primer método optimiza las decisiones de forma simultánea, mientras que el segundo método propuesto optimiza las decisiones de forma secuencial. Se presenta un estudio computacional con 80 instancias adaptadas de la literatura. Los resultados muestran que en la mayoría de los casos, el método de optimización secuencial no es capaz de encontrar soluciones factibles al problema con ventanas duras y los ahorros potenciales de ejecutar el método de optimización simultaneo son de 98.6%.

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