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Simheurísticas difusas para optimizar los sistemas de transporte: cómo lidiar con la incertidumbre estocástica y difusa

dc.contributor.authorTordecilla, Rafael D.
dc.contributor.authorMartins, Leandro Do C.
dc.contributor.authorPanadero, Javier
dc.contributor.authorCopado, Pedro J.
dc.contributor.authorPerez-Bernabeu, Elena
dc.contributor.authorJuan, Angel A.
dc.date.accessioned2024-11-07T15:22:21Z
dc.date.available2024-11-07T15:22:21Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationTordecilla, R. D., Martins, L. D. C., Panadero, J., Copado, P. J., Perez-Bernabeu, E., & Juan, A. A. (2021). Fuzzy simheuristics for optimizing transportation systems: Dealing with stochastic and fuzzy uncertainty. Applied Sciences, 11(17), 7950-. https://doi.org/10.3390/app11177950es_CO
dc.identifier.issn20763417
dc.identifier.otherhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85114039244&doi=10.3390%2fapp11177950&partnerID=40&md5=473c23f1850cbc32a7aaec8e0642bd3c
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/62612
dc.descriptiones_CO
dc.description.abstractIn the context of logistics and transportation, this paper discusses how simheuristics can be extended by adding a fuzzy layer that allows us to deal with complex optimization problems with both stochastic and fuzzy uncertainty. This hybrid approach combines simulation, metaheuristics, and fuzzy logic to generate near-optimal solutions to large scale NP-hard problems that typically arise in many transportation activities, including the vehicle routing problem, the arc routing problem, or the team orienteering problem. The methodology allows us to model different components– such as travel times, service times, or customers’ demands–as deterministic, stochastic, or fuzzy. A series of computational experiments contribute to validate our hybrid approach, which can also be extended to other optimization problems in areas such as manufacturing and production, smart cities, telecommunication networks, etc. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.en
dc.description.abstractEn el contexto de la logística y el transporte, este artículo analiza cómo se pueden ampliar las simheurísticas agregando una capa difusa que nos permita abordar problemas de optimización complejos con incertidumbre tanto estocástica como difusa. Este enfoque híbrido combina simulación, metaheurística y lógica difusa para generar soluciones casi óptimas a problemas NP-difíciles a gran escala que normalmente surgen en muchas actividades de transporte, incluido el problema de rutas de vehículos, el problema de rutas en arco o el problema de orientación de equipos. La metodología nos permite modelar diferentes componentes, como tiempos de viaje, tiempos de servicio o demandas de los clientes, como deterministas, estocásticos o difusos. Una serie de experimentos computacionales contribuyen a validar nuestro enfoque híbrido, que también puede extenderse a otros problemas de optimización en áreas como la fabricación y la producción, ciudades inteligentes, redes de telecomunicaciones, etc. © 2021 de los autores. Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isoenges_CO
dc.publisherApplied Sciences (Switzerland)es_CO
dc.relation.ispartofseriesApplied sciences, Vol.11 (17), p.7950, Article 7950
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherAlgorithms
dc.subject.otherDistribution (Probability theory)
dc.subject.otherFuzzy logic
dc.subject.otherFuzzy sets
dc.titleFuzzy simheuristics for optimizing transportation systems: Dealing with stochastic and fuzzy uncertaintyen
dc.titleSimheurísticas difusas para optimizar los sistemas de transporte: cómo lidiar con la incertidumbre estocástica y difusaes_CO
dc.typejournal articlees_CO
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsopenAccesses_CO
dc.identifier.doi10.3390/app11177950


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