La metaheurística colonia de hormigas en la solución de un problema de rutas. Caso práctico de estudio

Contenido principal del artículo

Henrry Garrido A.
Johnson Lomote V.

Resumen

El estudio de investigación está orientado a un problema de rutas sobre el recojo de visitantes instalados en hoteles de la ciudad de Huaraz desde un lugar de parqueo que serán trasladados a los destinos turísticos en la región de Ancash, mediante la utilización de la metaheurística colonia de hormigas, la cual es inspirada en el comportamiento de las hormigas y la emisión de la sustancia de feromona en la búsqueda de sus alimentos; permite la simulación de hormigas artificiales y el uso de la probabilidad, para diseñar un sistema de rutas de recorrido mínimo a través de la variable de longitud. Se realizó un estudio descriptivo no experimental y cuantitativo en base a 6 puntos-vértices, entre el lugar de parqueo y 5 hoteles. El análisis del estudio a un caso práctico, revela que considerando todos los puntos vértices iniciando y terminando en un mismo punto-vértice y en el marco teórico de la teoría del problema del agente viajero, se generaron 720 rutas, como posibilidades de estudio, y si se fijara un punto-vértice se generaron 120 rutas posibles, siendo así aun un estudio relativamente arduo; 46 rutas de este último caso resultarían ser todas diferentes. El resultado de la ruta de recorrido mínimo es la combinación 1234561 con 3909 m.

Detalles del artículo

Sección
Artículos

Citas

Baeza, D., Ihle, C., Ortiz, J. (2017). A comparison between ACO and Dijkstra algorithms for optimal ore concentrate pipeline routing. Advanced Laboratory for Geostatistical (ALGES), University of Chile, Santiago, Chile. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.12.084.

Garrido, A. (2010). Planeamiento del transporte de clientes turísticos en Huaraz bajo un enfoque multicriterio. Escuela de Postgrado. Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, 72-73. Disponible en: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/884.

Juvvala, R., & Sarmah, S. P. (2021). Evaluation of policy options supporting electric vehicles in city logistics: a case study. Sustainable Cities and Society, 74, 103209. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103209.

Li-Chih L., Tai-Wen Y. (2019). Missionoriented ant-team ACO for min-max MTSP. Department of Computer Science and Engineering, Tatung University, N°40. Taipei, Taiwan. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.11.048.

Lin, P., Contreras, M., Dai, R., Zhang, J. (2016). A multinivel ACO approach for solving forest transportation planning problems with environmental constraints. Department of Mathematics, Statistic and Computer Science, University of Wisconsin-Stout, Menomonie, USA. DOI: 10.1016/j.swevo.2016.01.003.

Nguyen, T., Jung, J. (2021). Ant colony optimization-based traffic routing with intersection negotiation for connected vehicles. Department of Computer Engineering, Chung-Ang University, Dongjak, Republico of Korea. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107828.

T Srinivas Rao (2018). An Evaluation of ACO and GA TSP in a Supply Chain Network. School of Engineering, Amrita Vishwavidyapeetham, India. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2018.10.338.