Location of urban logistics spaces (ULS) for two-echelon distribution systems

Abstract

The main concern in city logistics is the need to optimize the movement of goods in urban contexts, and to minimize the multiple costs inherent in logistics operations. Inspired by an application in a medium-sized city in Latin America, this paper develops a bi-objective mixed linear integer programming (MILP) model to locate different types of urban logistics spaces (ULS) for the configuration of a two-echelon urban distribution system. The objective functions seek to minimize the costs associated with distance traveled and relocation, in addition to the costs of violation of time windows. This model considers heterogeneous transport, speed assignment, and time windows. For experimental evaluation, two operational scenarios are considered, and Pareto frontiers are obtained to identify the efficient non-dominated solutions to select the most feasible ones from such a set. A case study of a distribution company of goods for supermarkets in the city of Barranquilla, Colombia, is also used to validate the proposed model. These solutions allow decision-makers to define the configuration of ULS networks for urban product delivery. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.

La principal preocupación en la logística urbana es la necesidad de optimizar el movimiento de mercancías en contextos urbanos y minimizar los múltiples costos inherentes a las operaciones logísticas. Inspirado en una aplicación en una ciudad mediana de América Latina, este artículo desarrolla un modelo de programación entera lineal mixta (MILP) bioobjetivo para localizar diferentes tipos de espacios logísticos urbanos (ULS) para la configuración de una distribución urbana de dos escalones. sistema. Las funciones objetivo buscan minimizar los costos asociados a la distancia recorrida y la reubicación, además de los costos por violación de las ventanas de tiempo. Este modelo considera transporte heterogéneo, asignación de velocidades y ventanas de tiempo. Para la evaluación experimental, se consideran dos escenarios operativos y se obtienen fronteras de Pareto para identificar las soluciones eficientes no dominadas para seleccionar las más factibles de dicho conjunto. Para validar el modelo propuesto también se utiliza un estudio de caso de una empresa distribuidora de bienes para supermercados en la ciudad de Barranquilla, Colombia. Estas soluciones permiten a los tomadores de decisiones definir la configuración de las redes ULS para la entrega de productos urbanos. © 2021 por los autores. Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza.