Se denomina transporte o transportación al traslado de personas o bienes de un lugar a otro. El transporte es una actividad fundamental de la logística que consiste en colocar los productos de importancia en el momento preciso y en el destino adecuado.
La transportación es un área de decisiones clave en la mezcla de la logística. Exceptuando el costo de adquisiciones, la transportación absorbe, en promedio, un porcentaje más alto de los costos de logística que cualquier otra actividad logística. Aunque las decisiones sobre el transporte se expresan en una variedad de formas, las principales son la selección del modo, el diseño de la ruta, la programación de los vehículos y la consolidación del envío [1].
El diseño de rutas muchas veces es asociado con un problema clásico de optimización denominado “Problema del agente viajero” (TSP, Travelling, Salesman Problem), para el que se han estudiado y desarrollados múltiples algoritmos que ayuden a resolverlo.
El problema del agente viajero o TSP por sus siglas en inglés (Travelling Salesmen Problem) es uno de los problemas más famosos y complejos de las ciencias computacionales y ha sido abordado por varias ramas de la ingeniería y por distintas razones. Su principal aplicación es la de rutear desde distintas perspectivas, ya sea un proceso que lleva una secuencia específica o una distribución de carácter logístico en la que intervienen elementos del transporte, buscando la mejor ruta posible con criterios de economía en distancia o en costo. Este problema consiste en resolver una instancia de 49 ciudades donde un agente viajero desea visitar un conjunto de ciudades, asignándoles un costo por visitar ciudades contiguas (distancia de traslado entre dos ciudades). Para esta solución se propusieron 2 condiciones: regresar a la misma ciudad de la cual partió y no repetir ciudades con el objetivo de encontrar una ruta o un camino con el menor costo posible [2].
Métodos de programación y diseño de rutas.
A lo largo del tiempo se han diseñado diferentes algoritmos y técnicas que ayudan a los tomadores de decisiones a determinar cuál debe ser la ruta adecuada para realizar los envíos, ya que estos pueden llegar a ser bastante complejos cuando se le agregan ciertas limitantes como la capacidad del vehículo, tanto de peso como volumen, el tiempo máximo de conducción, los límites de velocidad de las vías, descansos del conductor, entre otros. Para tratar de darle solución a estos problemas tan complejos, se han creado distintos métodos y estos generalmente representan el ruteo de transporte mediante un gráfico donde se tienen arcos y nodos y cada uno de estos debe tener un costo asociado y se requiere determinar la ruta que minimiza dichos costos [1]. Muchos de estos algoritmos se han aplicado al problema del agente viajero mencionado anteriormente:
- Método del ahorro: El método de valoración de ahorros ha permanecido a través de los años por ser lo suficientemente flexible como para manejar un amplio rango de restricciones prácticas, siendo relativamente rápido de calcular en una computadora para problemas con número moderado de paradas y capaz de generar soluciones que están cerca del óptimo. Las comparaciones con los resultados óptimos de problemas pequeños, con un número limitado de restricciones, han mostrado que la valoración del método «de ahorros» genera soluciones que están, en promedio, a 2% del óptimo. El método puede manejar muchas restricciones prácticas, principalmente porque es capaz de formar rutas y ordenar paradas en las rutas simultáneamente. El objetivo del método de ahorros es minimizar la distancia total viajada por todos los vehículos y minimizar indirectamente el número de vehículos necesarios para atender todas las paradas. Este método va calculando los costos de cada ruta y simultáneamente calcula el ahorro obtenido teniendo en cuenta las restricciones impuestas. A medida que el algoritmo va encontrando el mayor ahorro y que cumpla las restricciones, se va creando la ruta de despachos [1].
- Algoritmo de colonia de hormigas: las colonias de hormigas se distinguen por su característica para buscar alimentos, cuya estrategia central es el depósito de feromona como rastro para guiar el recorrido. Las hormigas prefieren guiar su camino por la mayor concentración de feromona, la cual se obtiene al realizar el recorrido más corto, ya que pueden repetirlo de manera más seguida. Es importante mencionar que, al inicio, todas siguen rutas aleatorias, pero las que han ido por las rutas más cortas pueden regresar mucho más rápido en comparación a las demás y repetir el camino, dejando mayor concentración de feromona. El algoritmo basado en este método consiste en la simulación de hormigas artificiales que se van comunicando mediante rastros artificiales de feromona. Al principio, cada hormiga va construyendo su propia ruta y finalmente la decisión se toma según la intensidad de rastro presente en cada recorrido (Dorigo & Stützk, 2004) [3].
- Algoritmo Tabú: este método utiliza una búsqueda local o por vecindades que le permiten moverse de manera iterativa desde una solución c a una solución c’ en la vecindad de c hasta que se cumple algún criterio de parada. La principal característica de este algoritmo es el uso de la memoria, puesto que el algoritmo toma información de lo que ha sucedido y a partir de ahí actúa. Es decir, a medida que la búsqueda avanza se va modificando la estructura de vecinos, la cual se determina con las estructuras de memoria [2] [4].
Referencias:
- Libro Logística Administración de la cadena de suministro 5ta edición Ronald Ballou. Capítulo 7.
- López, E., Salas, Ó., & Murillo, Á. (2014). El problema del agente viajero: un algoritmo determinístico usando búsqueda tabú. Revista de Matemática: teoría y aplicaciones, 21(1), 127-144.
- Chura, H. E. T., Delgado, C. A. S., Gonzales, E. E. A., & Espinoza, E. F. (2015). Aplicación del algoritmo de colonia de hormigas al problema del agente viajero. Ciencia & Desarrollo, (20), 98-102.
- Riojas A. (2005). Conceptos, algoritmo y aplicación al problema de las N-reinas. Capítulo 3. Búsqueda Tabú.
