Distribución de suministros en logística humanitaria.

Abstract

En las operaciones de logística humanitaria, las decisiones de ruteo de vehículos toman un rol fundamental. Ante desastres ya sean naturales o causados por el hombre, diferentes organismos o países suelen enviar suministros a los afectados. Problemas de ruteo similares son ampliamente tratados con fines comerciales en donde en general el objetivo principal es minimizar costos, en términos de distancia o tiempo utilizado. En la logística humanitaria esto se torna más complejo debido a la presencia de otros objetivos adicionales, como ser disminuir el sufrimiento de la población. En la realidad, las organizaciones que brindan ayuda deben lidiar con más de un objetivo simultáneamente, por lo que es normal que no exista una solución que sea óptima a la misma vez para cada uno de los objetivos que componen el problema. Esto se debe a la existencia de conflictos entre objetivos, que harán que la mejora de uno de ellos dé lugar a un empeoramiento de algún otro. Tomando como punto de partida un trabajo en el que se exploran los objetivos de eficiencia, eficacia y equidad de forma individual, se logra implementar un sistema que permite resolver instancias del Problema de Ruteo de Vehículos con Time Windows y Split Delivery tomando estos objetivos como parte de un problema multi-objetivo. El problema se plantea como un Set Partitioning Problem y se implementan dos algoritmo genéticos: uno para la generación de rutas factibles y otro para la resolución del problema multi-objetivo. La ejecución del sistema desarrollado retorna un conjunto de soluciones de buena calidad, cercanas al frente de Pareto. Dada la naturaleza del problema, la ejecución del sistema desarrollado retorna un conjunto con los mejores compromisos obtenidos, los cuales pueden ser visualizados gráficamente por el usuario. Las pruebas realizadas muestran que los algoritmos genéticos implementados son competitivos respecto a GLPK y CPLEX, ya que se logró obtener resultados óptimos o muy cercanos a ellos en todos los casos, utilizando un tiempo computacional varios órdenes menor.