Combining Heuristics with Simulation and Fuzzy Logic to Solve a Flexible-Size Location Routing Problem under Uncertainty

Abstract

The location routing problem integrates both a facility location and a vehicle routing problem. Each of these problems are NP-hard in nature, which justifies the use of heuristic-based algorithms when dealing with large-scale instances that need to be solved in reasonable computing times. This paper discusses a realistic variant of the problem that considers facilities of different sizes and two types of uncertainty conditions. In particular, we assume that some customers’ demands are stochastic, while others follow a fuzzy pattern. An iterated local search metaheuristic is integrated with simulation and fuzzy logic to solve the aforementioned problem, and a series of computational experiments are run to illustrate the potential of the proposed algorithm.

El problema de enrutamiento de ubicación integra tanto la ubicación de una instalación como un problema de enrutamiento de vehículos. Cada uno de estos problemas es de naturaleza NP-hard, lo que justifica el uso de algoritmos basados ​​en heurística cuando se trata de instancias a gran escala que deben resolverse en tiempos de cálculo razonables. Este artículo discute una variante realista del problema que considera instalaciones de diferentes tamaños y dos tipos de condiciones de incertidumbre. En particular, suponemos que las demandas de algunos clientes son estocásticas, mientras que otras siguen un patrón borroso. Se integra una metaheurística iterada de búsqueda local con simulación y lógica difusa para resolver el problema antes mencionado, y se ejecutan una serie de experimentos computacionales para ilustrar el potencial del algoritmo propuesto.