Generación de rutas de reparto a partir de metaheurística de optimización

Abstract

El presente trabajo muestra la implementación de un modelo de optimización para la generación de rutas de reparto urbanas, mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas :el Algoritmo Genético(AG) y el Algoritmo de Colonia de Hormigas (ACO).Para ello, se abordó el Problema del Agente Viajero (TSP) como aproximación inicial al Problema de Ruteo de Vehículos (VRP), utilizando datos reales obtenidos de establecimientos comerciales en Villahermosa, Tabasco, a partir del Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE) del INEGI. Las distancias entre puntos se calcularon a través de APIs de Google Maps y Map Quest, generando matrices simétricas de entrada. Ambos algoritmos fueron implementados en Python y evaluados bajo ocho configuraciones experimentales, variando el número de nodos, población e iteraciones. Sutilizo como métrica principal la distancia total recorrida. La evaluación estadística serializo mediante la prueba no para métrica de Mann–Whitne y U, que permitió comparar la calidad y estabilidad de las soluciones entre algoritmos. Los resultados obtenidos mostraron que el ACO supero consistentemente al AGen calidad promedio de las rutas, desviaciones t´ andar y es calabilidad. Como conclusión general, se valida la hipótesis de investigación: el uso de metaheurísticos, en particular el algoritmo ACO, permite mejorar la planeación operativa de una empresa de reparto, reduciendo significativamente la distancia recorrida. Se recomienda extender este modelo a escenarios más complejos como el VRP con múltiples vehículos, restricciones logísticas y condiciones dinámicas del entorno.