La planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda exigen contar con técnicas eficientes de optimización de rutas. El sistema de optimización de rutas disponible no solo afecta el desarrollo de operaciones, sino también las decisiones tácticas y estratégicas, como el tamaño óptimo de la flota, la estimación de costes, las políticas de publicidad y la rotura de servicio, etc. Por ejemplo, es habitual la venta de paquetes turísticos que incluyen el transporte; los precios se fijan mucho antes de que la demanda de transporte sea conocida, siendo frecuentes las cancelaciones de última hora y la llegada de nuevos clientes. Si el número de pasajeros que deben ser transportados es pequeño, en comparación con la máxima capacidad de carga del vehículo óptimo a la distancia correspondiente, los beneficios o pérdidas del transporte dependen críticamente de la eficiencia del sistema de optimización de rutas. La Figura muestra la influencia de la optimización de operaciones en la planificación y la gestión de redes de distribución de baja demanda.
Así pues, la planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda generan una variedad de problemas de decisión que dependen críticamente de la optimización de operaciones, con espacios de solución muy amplios y, además, crecientes exponencialmente con el número de destinos y el tamaño de la flota. Esta explosión combinatoria de soluciones y la complejidad de las variables a optimizar impiden que la optimización pueda abordarse con técnicas de optimización exactas; por el contrario, las técnicas metaheurísticas y probabilísticas son alternativas siempre viables que, aunque no garantizan alcanzar la solución óptima absoluta, sí pueden proporcionar buenas soluciones a problemas reales complejos (ver Díaz et al., 1996). En este contexto, los sistemas inteligentes son métodos apropiados para resolver problemas complejos de optimización combinatoria como el planteado (ver Goonatilake and Treleaven, 1996, Fayyard et al., 1996 y Medina, 1998). En este artículo, se ha utilizado un algoritmo genético originalmente diseñado para resolver el TSP para abordar problemas más complejos como el CVRP y el SCVRP, utilizando funciones de coste y restricciones muy variadas.
Por otro lado, el problema de optimización de las operaciones de transporte es crucial para la propia existencia de un cierto nicho de mercado de baja demanda. Si se consigue una distribución muy eficiente, es posible aflorar una demanda latente y satisfacerla con una flota pequeña y un costo razonable. Esta situación se produce en el mercado turístico con destinos poco masificados. En un ejemplo de aplicación presentado por Medina y Yepes (2003), se utiliza un aeropuerto hub, donde tanto para fijar precios como para definir la mejor estrategia comercial resulta imprescindible disponer de un sistema flexible para optimizar la distribución de pasajeros y de modelos estocásticos de simulación de escenarios.
Referencias:
DÍAZ, A., GLOVER, F., GHAZIRI, H.M., GONZÁLEZ, J.L., LAGUNA, M., MOSCATO, P. y TSENG, F.T.(1996). Optimización Heurística y Redes Neuronales en Dirección de Operaciones e Ingeniería. Editorial Paraninfo S.A., Madrid (España).
FAYYARD, U.M., PIATETSKI-SHAPIRO, G., SMYTH, P., and UTHURUSAMI, R.(1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. MIT Press.
GOONATILAKE, S. and TRELEAVEN, P. (1996). Intelligent Systems for Finance and Business. John Wiley.
MEDINA, J.R.(1998). Algoritmos genéticos para la optimización de redes de distribución. Actas del X Congreso Panamericano de Ingeniería de Tránsito y Transporte. Santander 1998, Ministerio de Fomento (España), pp. 339-347.
MEDINA, J.R.; YEPES, V. (2003). Optimization of touristic distribution networks using genetic algorithms. Statistics and Operations Research Transactions, 27(1): 95-112. ISSN: 1696-2281. (pdf)
La cuchara bivalva suele ser una máquina compuesta por cables; consta de una pluma de la cual pende una cuchara prensora, formada generalmente por dos valvas o mandíbulas articuladas en su parte superior, que se ajustan entre sí por los bordes cuando se encuentran juntas. Esta máquina puede excavar, recoger el material y verterlo en la misma vertical, o cerca de ella, por debajo o por encima del nivel de la máquina, siendo esta propiedad la que la distingue del resto de aparatos de excavación. Sin embargo, tal como vemos en la figura y en los vídeos que os dejo, también pueden accionarse mediante mecanismos hidráulicos.
