Using a hybrid heuristic to solve the balanced vehicle routing problem with loading constraints

Abstract

The Vehicle Routing Problem with Loading Constraints (VRPLC) is strongly related to real life applications in distribution logistics. It addresses the simultaneous loading and routing of vehicles, which are two crucial activities in transportation. Since treating these operations separately may result in impractical solutions, the development of applications for VRPLCs has gained the attention of researchers in recent years. Several heuristic methods have been proposed, but they consider only a limited group of practical characteristics that arise in real world situations. This study proposes a hybrid heuristic method based on the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) metaheuristic and the Clarke and Wright Savings algorithm, to solve a VRPLC with several loading and routing constraints that have not been considered simultaneously before. Experimental results show that the proposed procedure produces competitive solutions in short processing times. Lastly, the impact of the added operational constraints is also analyzed

El problema de enrutamiento de vehículos con restricciones de carga (VRPLC) está fuertemente relacionado con la vida real Aplicaciones en logística de distribución. Aborda la carga y el enrutamiento simultáneos de vehículos, que son dos actividades cruciales en el transporte. Dado que el tratamiento de estas operaciones por separado puede dar lugar a soluciones poco prácticas, el desarrollo de aplicaciones para VRPLC ha llamó la atención de los investigadores en los últimos años. Se han propuesto varios métodos heurísticos, pero consideran solo un grupo limitado de características prácticas que surgen en el mundo real. situaciones Este estudio propone un método heurístico híbrido basado en el Greedy Randomized Metaheurística del Procedimiento de búsqueda adaptable (GRASP) y los ahorros de Clarke y Wright algoritmo, para resolver un VRPLC con varias restricciones de carga y enrutamiento que no han sido considerado simultáneamente antes. Los resultados experimentales muestran que el procedimiento propuesto produce soluciones competitivas en cortos tiempos de procesamiento. Por último, el impacto del agregado también se analizan las limitaciones operativas