Optimización del problema de enrutamiento de vehículos de múltiples objetivos utilizando un nuevo algoritmo híbrido basado en la optimización por enjambre de partículas y el algoritmo de colonia de abejas artificiales considerando las restricciones de precedencia

El problema de enrutamiento de vehículos es el problema básico de planificación de distribución que busca encontrar la mejor ruta con el costo mínimo de desplazamiento considerando el número de clientes, sus restricciones, y el número y capacidad de los vehículos disponibles. En este estudio, se describen primero el problema del vendedor viajero y los modelos de enrutamiento de vehículos, y después se propone el modelo de enrutamiento de vehículos de múltiples objetivos para considerar las restricciones de precedencia entre los clientes. Hay diferentes algoritmos metaheurísticos que pueden resolver tales problemas NP-duros. En el presente estudio, se propone un algoritmo solucionador que se basa en una combinación de la optimización por enjambre de partículas y los algoritmos de colonia de abejas artificiales. Además, al presentar un ejemplo operativo, utilizando datos de clientes en una región, considerando diferentes restricciones del problema y sus funciones, y utilizando el método de penalización así como el método de restricción de segmentación adicional, se obtiene la mejor ruta vehicular y se demuestran los resultados de cada algoritmo junto con su algoritmo híbrido.