Diseño de rutas de recolección utilizando el algoritmo de optimización por colonia de hormigas
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Date
2019-12Author
Márquez Cortés, Francisco Javier
Rodríguez Vázquez, Katya
Garro Licón, Beatriz Aurora
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El manejo de residuos sólidos es una problemática muy relevante en ciudades densamente pobladas como la Ciudad de México. En México se tiene la costumbre de que el camión recolector pase frente a cada hogar para llevarse los residuos. Las rutas que siguen los camiones para recoger los residuos han sido obtenidas de manera empírica por los mismos operadores, las cuales se ven afectadas por otras problemáticas como tráfico, falta de personal, vialidades bloqueadas o en reparación, entre otras. En este sentido, es necesario buscar nuevas técnicas que ayuden a mejorar esta forma de recolección sin afectar a los ciudadanos, y, además, que reduzcan los tiempos de traslado y la distancia que se recorre con respecto a las rutas que se utilizan de forma cotidiana. En este artículo, se describe una metodología basada en técnicas de inteligencia colectiva para el diseño óptimo de rutas, buscando así mejorar el manejo de la recolección de residuos, disminuir costos de operación y obtener un conjunto de rutas posibles a seguir. Particularmente, se utilizará una técnica basada en el comportamiento de las hormigas cuando están en busca de alimento conocida como optimización por colonia de hormigas (ACO por sus siglas en inglés). Para lograr esto, primeramente, se obtendrá el grafo correspondiente a la zona geográfica de interés; en seguida se realizará una transformación para obtener una instancia del problema de ruteo por arcos, es decir, un grafo que represente mejor la zona y sus restricciones; sobre ese grafo se aplicará la técnica de ACO para obtener nuevas rutas. El desempeño de la metodología propuesta se evaluó en las calles de la colonia Villa Milpa Alta, uno de los doce pueblos perteneciente a la alcaldía Milpa Alta de la Ciudad de México, las rutas obtenidas fueron comparadas con las rutas que actualmente son utilizadas por el camión recolector. Los resultados mostraron que era posible reducir las distancias y tiempo de traslado a los camiones recolectores. Solid waste management is a very relevant problem in densely populated cities such as Mexico City. In Mexico it is common that a collection truck passes in front of each home to take away the waste. The routes that the trucks follow to collect the waste have been empirically designed by the drivers operators, which are affected by other problems such as traffic, lack of personnel, blocked roads or repairs, among others. In this sense, it is necessary to look for new techniques that help improve this form of collection without affecting the citizens, and also, that reduce the travel times and the distance traveled with respect to the current routes. This research describes a methodology based on swarm intelligence techniques aimed to design optimal routes, seeking to improve the management of waste collection and reduce operating costs. Particularly, a technique based on the behavior of ants known as Ant Colony Optimization (ACO) is used. To achieve this, first, the graph corresponding to the geographical area of interest is obtained; a transformation is carried out immediately to obtain an instance of the arc routing problem, that is, a graph that best represents the area and its restrictions; on that graph the ACO technique is applied to obtain new routes. The performance of the proposed methodology was evaluated in the streets of the Villa Milpa Alta neighborhood, one of the twelve towns belonging to the Milpa Alta mayor's office in Mexico City, the routes obtained were compared with the routes currently used by the truck collector. The results showed that it was possible to reduce the distances and travel time to the collection trucks.