Hybrid meta-heuristics for the traveling car renter salesman problem

• Autores: Ojeda Rios, Brenner Humberto, Cupe Casquina, Junior, Velasco Añasco, Hossmell Hernan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/16838
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/16838
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ojeda Rios, Brenner Humberto; Mathematical programming; Metaheuristics; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El Problema “Traveling Car Renter Salesman Problem” (CaRS), es una generalización del clásico Problema “Travelling Salesman Problem” (TSP), donde su recorrido de visita se puede descomponer en caminos contiguos que se pueden recorrer con diferentes autos de alquiler. El objetivo es determinar el circuito hamiltoniano que resulte en un costo final mínimo, considerando la penalización pagada por cada cambio de vehículo en el recorrido. La penalización es el costo de devolver el auto a la ciudad donde fue alquilado. CaRS se clasifica como un problema NP-difícil. La investigación se centra en procedimientos híbridos que combinan meta-heurísticas y métodos basados en Programación Lineal para hacer frente a CaRS. Los algoritmos híbridos son scientific algorithm (ScA), variable neighborhood descent (VND), adaptive local search procedure (ALSP) y una nueva variante de ALSP llamada iterative adaptive local search procedure (IALSP). Se proponen las siguientes técnicas para tratar el CaRS: ScA+ALSP, ScA+IALSP y ScA+VND+IALSP. Además proponemos un modelo de programación de enteros mixtos para el CaRS, que se utiliza en ALSP e IALSP. Las pruebas no paramétricas se utilizan para comparar los algoritmos en un conjunto de instancias en la literatura.