UN ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN RECOCIDO SIMULADO CON ESPACIO DE BÚSQUEDA GRANULAR PARA EL PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN Y RUTEO CON RESTRICCIONES DE CAPACIDAD

Consideramos el problema de localizacion y ruteo con restricciones de capacidad (CLRP), en el cual la meta es determinar los depositos a ser abiertos, los clientes a ser asignados a cada deposito abierto, y las rutas a ser construidas para satisfacer las demandas de los clientes. El objetivo es minimizar la suma de los costos de abrir depositos, de los costos de los vehiculos usados, y de los costos variables asociados con la distancia recorrida por las rutas. En este paper, proponemos una metaheuristica basada en simulado y recocido con espacio de busqueda granular para resolver el problema CLRP. Experimentos computacionales en instancias de benchmarking tomadas de la literatura muestran que el algoritmo propuesto es capaz de obtener, dentro de tiempos computacionales razonables, soluciones de alta calidad mostrando su eficacia.