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Artículo

Integrating packing and distribution problems and optimization through mathematical programming

Miguel, Fabio MaximilianoIcon ; Frutos, MarianoIcon ; Tohmé, Fernando AbelIcon ; Méndez, Máximo
Fecha de publicación: 10/2016
Editorial: Growing Science
Revista: Decision Science Letters
ISSN: 1929-5804
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Economía, Econometría

Resumen

This paper analyzes the integration of two combinatorial problems that frequently arise in production and distribution systems. One is the Bin Packing Problem (BPP) problem, which involves finding an ordering of some objects of different volumes to be packed into the minimal number of containers of the same or different size. An optimal solution to this NP-Hard problem can be approximated by means of meta-heuristic methods. On the other hand, we consider the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW), which is a variant of the Travelling Salesman Problem (again a NP-Hard problem) with extra constraints. Here we model those two problems in a single framework and use an evolutionary meta-heuristics to solve them jointly. Furthermore, we use data from a real world company as a test-bed for the method introduced here.
Palabras clave: Bin Packing Problem , Capacitated Vehicle Routing , Logistics , Optimization , Problem with Time Windows
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Formato: PDF
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/52079
URL: http://growingscience.com/beta/dsl/2179-integrating-packing-and-distribution-pro
DOI: http://dx.doi.org/10.5267/j.dsl.2015.10.002
Colecciones
Articulos(IIESS)
Articulos de INST. DE INVESTIGACIONES ECONOMICAS Y SOCIALES DEL SUR
Citación
Miguel, Fabio Maximiliano; Frutos, Mariano; Tohmé, Fernando Abel; Méndez, Máximo; Integrating packing and distribution problems and optimization through mathematical programming; Growing Science; Decision Science Letters; 5; 2; 10-2016; 317-326
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