Un procedimiento de búsqueda voraz adaptativo probabilista para un problema monoproducto de localización de instalaciones no capacitado
A greedy randomized adaptive search procedure for a single-product uncapacitated facility location problem

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URI: http://hdl.handle.net/10818/54351Visitar enlace: http://www.scielo.org.co/sciel ...
ISSN: 0122-3461
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2010Resumen
Este artículo considera el problema de localización de instalaciones no capacitado en una cadena logística de tres eslabones (Three-echelon Uncapacitated Facility Location Problem, TUFLP). El problema de optimización consiste en definir los flujos de productos desde las plantas de manufactura hacia los clientes a través de centros de distribución (CD), cuya ubicación debe determinarse adicionalmente. La función objetivo es la minimización del costo total conformado por el costo fijo de localización de los centros de distribución y los costos variables de producción y distribución de productos. Puesto que este es un problema NP-completo, se propone la utilización de un procedimiento voraz adaptativo probabilista (GRASP) para resolver el caso particular monoproducto. Se desarrollan experimentos computacionales con instancias conocidas en la literatura. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto permite obtener buenas soluciones (e incluso valores óptimos) en menor tiempo de cálculo que un procedimiento exacto basado en programación lineal entera mixta. This paper considers the three-echelon uncapacitated facility location
problem (TUFLP), which consists on both defining the flow of products
from manufacturing plants to clients via a set of warehouses and the
location of such warehouses. The objective function is to minimize the
total cost of warehouse location and production and distribution. Since
the problem is NP-hard, this paper proposes a Greedy Randomized
Search Procedure (GRASP) to solve the single-item case. Computational
experiments are conducted using known instances from the literature.
Results show that the proposed algorithm performs well obtaining very
good solutions (and even optimal values) in less computational time than
an exact method based on mixed-integer linear programming
Ubicación
Ingeniería y Desarrollo, No. 28, Julio-Diciembre 2010, pp. 28-32