2011-1-Sylabus_VRP - EPN - Escuela Politécnica Nacional

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
FACULTAD DE CIENCIAS
PLANIFICACIÓN METODOLÓGICA (SÍLABO)
MATERIA: ALGORITMOS DE ENRUTAMIENTO VEHICULAR
CÓDIGO: CNR844
CARRERAS: MATEMATICA, ING. MATEMATICA
CRÉDITOS: 4
PROFESOR: LUIS MIGUEL TORRES
SEMESTRE: 2011-1
1.- Descripción del curso
Es un curso avanzado en el área de Investigación de Operaciones, más
específicamente dentro del campo de Optimización en Transporte y Logística. Se
estudian algunas variantes del problema de enrutamiento vehicular, diferentes
modelos de optimización discreta para las mismas, resultados teóricos y
algoritmos de solución, éstos últimos tanto de tipo exacto como heurístico. El curso
se complementa con el análisis de un caso de estudio por cada alumno.
2.- Objetivos:
OBJETIVO GENERAL:
 Estudiar el problema clásico de enrutamiento vehicular y las principales variantes
del mismo. Revisar algunos modelos de optimización basados en los paradigmas
de flujo de vehículos, flujo de bienes y particionamiento de conjuntos. Examinar
algoritmos de solución de tipo exacto y heurístico, así como sus fundamentos
teóricos. Analizar casos de estudio del mundo real.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
 Conocer el problema de enrutamiento vehicular, su complejidad teórica, y su
relevancia práctica, así como las variantes más comunes del mismo: con ventanas
de tiempo, con transporte, con retiro y entrega.
 Estudiar los paradigmas principales de para la construcción de modelos de
enrutamiento: basados en flujo de vehículos, en flujo de bienes y en
particionamiento de conjuntos.
 Explorar estrategias de solución exactas, su aplicabilidad práctica y sus
fundamentos teóricos: algoritmos de Ramificación-y-Acotación (Branch-and-
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Bound), de Ramificación-y-Corte (Branch-and-Cut) y basados en recubrimiento de
conjuntos (Set-Covering).
 Revisar técnicas heurísticas para la solución de problemas de enrutamiento
vehicular.
 Analizar casos de estudio prácticos.
OBJETIVOS ADICIONALES:
 Conocer herramientas computacionales para la formulación y solución de modelos
de enrutamiento vehicular.
 Revisar literatura técnica especializada de actualidad para este problema.
3.- Contenidos:
Capítulo 1: Aspectos generales de los problemas de enrutamiento vehicular. (10 horas)
1.1 Introducción, definición del VRP clásico y notación. (2 horas)
1.2 Variantes del problema clásico. (4 horas)
1.3 Paradigmas para la construcción de modelos de enrutamiento vehicular. (4 horas)
Capítulo 2: Algoritmos tipo Ramificación-y-Corte para el CVRP. (24 horas)
2.1 El método de Ramificación-y-Acotación (2 horas).
2.2 Cotas inferiores básicas para el CVRP (4 horas).
2.3 Algoritmo de Ramificación-y-Corte. Modelo de dos índices para el CVRP (4 horas).
2.4 Estudios poliedrales (8 horas).
2.5 Algoritmos de separación y estrategias de ramificación (6 horas).
Capítulo 3: Algoritmos basados en recubrimiento de conjuntos para el CVRP. (16 horas)
3.1 Formulación SCP (set-covering, recubrimiento de conjuntos) del CVRP (4 horas).
3.2 Métodos de solución basados en SCP (6 horas).
3.3 Solución del programa entero asociado (4 horas).
3.4 Efectividad de la formulación SCP (2 horas).
Capítulo 4: Métodos no exactos para el CVRP. (10 horas)
4.1 Heurísticas de construcción. (2 horas)
4.2 Heurísticas de dos fases. (2 horas)
4.3 Metaheurísticas. Recocido simulado (2 horas).
4.4 Búsqueda Tabú (2 horas).
4.5 Algoritmos genéticos (2 horas).
4.- Metodología
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Clases magistrales que incluyen la exposición de conceptos y demostración de
resultados fundamentales de la teoría.
Lectura previa obligatoria por parte de los alumnos, de los temas a tratarse en
clase, en los libros de texto sugeridos por el profesor.
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Lectura guiada de casos de estudio que reflejan la aplicación de los algoritmos
estudiados a problemas del mundo real. Exposición de los mismos por parte de
los alumnos.
Resolución de ejercicios y problemas.
Experimentos en el computador.
Se espera además la participación de los alumnos en el seminario de
investigación del Departamento de Matemática, para que puedan conocer el
“estado del arte” de la teoría.
5.- Evaluación:
PRIMERA NOTA: Trabajo de implementación 20%, prueba bimestral 40% y examen
bimestral 40%.
SEGUNDA NOTA: Caso de estudio 30%, prueba bimestral 30% y examen final 40%.
Pruebas y exámenes: Las pruebas y los exámenes evalúan el dominio conceptual de
los temas expuestos en cada capítulo. No son acumulativos y se enfocan en temas
específicos de la teoría. Permiten al profesor evaluar el desarrollo del curso y, de ser
necesario, enfocar con mayor detalle temas que no hayan sido bien asimilados por los
estudiantes.
Trabajo de implementación: Al finalizar el primer capítulo, el profesor planteará para
cada alumno un trabajo de implementación computacional, consistente en la
programación y pruebas de alguno de los modelos estudiados. Al terminar el primer
bimestre, el alumno expondrá personalmente los resultados de este trabajo.
Caso de estudio: Al inicio del semestre, cada alumno recibirá del profesor, a manera
de literatura complementaria, un artículo científico correspondiente a un caso de
estudio que describe la aplicación práctica de los modelos estudiados en clase. El
alumno deberá preparar un reporte escrito y una exposición sobre el tema. Las
exposiciones y entrega de reportes se realizarán al final del semestre.
6.- Bibliografía
TEXTOS:
1. P. Toth & D. Vigo, The Vehicle Routing Problem. SIAM, 2002
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
1. L. Wolsey, Integer Programming. Wiley, 1998.
2. A. Schrijver, Combinatorial Optimization. Springer, 2003
3. M. Jünger & D. Naddef (Eds). Computational Combinatorial Optimization.
Springer, 2001
4. D. Bertsimas & R. Weismantel, Optimization over Integers. Dynamic Ideas, 2005.
5. A. Schöbel. Optimization in Public Transportation. Springer, 2006
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7.- Calendario de evaluación:
Estas fechas se proponen de acuerdo a información sobre el calendario académico
proporcionada por la secretaría de la Facultad de Ciencias.
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Primera prueba bimestral: 5 de octubre de 2010.
Examen primer bimestre: 11 de noviembre de 2010.
Segunda prueba bimestral: 21 de diciembre de 2010.
Examen final acumulativo: 8 de febrero de 2011.
8.- Requisitos.
IMT646, MTM646
9.- Horario de consulta.
Lunes de 9h00 a 12h00
10.- Datos sobre el profesor.
Dirección electrónica: [email protected]
Telef. 2507144, Ext. 2234.
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