Diseño e implementación de una meta-heurística multi-poblacional de optimización combinatoria enfocada a la resolución de problemas de asignación de rutas a vehículos

El transporte es un factor crucial para la sociedad actual, tanto para la ciudadania como para el sector empresarial. Existe una gran variedad de sistemas de transporte, cada uno con sus ventajas e inconvenientes. Del mismo modo, diversas areas de conocimiento estan capacitadas para hacer frente a la planificacion eficiente del transporte, ya sea de caracter empresarial, o urbano. En este trabajo se centrara la atencion en una de esas areas: la inteligencia artificial y los problemas de optimizacion. La gran mayoria de los problemas surgidos en el area del transporte y la logistica tienen caracteristicas comunes, lo que hace que puedan modelizarse como problemas de optimizacion y que puedan ser vistos como casos particulares de otros problemas genericos. Estos problemas se encuadran en el ambito de la optimizacion combinatoria. Gran parte de los problemas de este tipo cuentan con una complejidad excepcional, haciendo necesaria la utilizacion de tecnicas para su tratamiento. Existen diferentes metodos de esta indole, aunque este trabajo se centrara en las meta-heuristicas. Puede encontrarse un vasto numero de meta-heuristicas en la literatura actual, cada una con sus propias caracteristicas. Debido a la alta complejidad de los problemas a tratar, no hay una tecnica definitiva que consiga resolver de forma optima todos los problemas de optimizacion. Este hecho hace que el campo tanto de la optimizacion combinatoria, como el de los problemas de asignacion de rutas de transporte, sea un tema de investigacion candente. Con todo esto, el presente trabajo de tesis doctoral centrara su esfuerzo en la creacion de una nueva meta-heuristica que ayude a la resolucion de problemas de asignacion de rutas a vehiculos. La tecnica presentada ofrece un valor anadido frente a los metodos existentes, ya sea en relacion al rendimiento, o a la aportacion de originalidades conceptuales. Con la intencion de validar el modelo, se han comparado los resultados de la meta-heuristica propuesta con los obtenidos por otros cuatro algoritmos de filosofia similar. Para esta experimentacion se han utilizado cuatro famosos problemas de asignacion de rutas a vehiculos, y dos problemas clasicos de la optimizacion combinatoria. En la comparativa se ha realizado un completo analisis estadistico sobre la calidad de las soluciones obtenidas y la convergencia temporal de cada tecnica, utilizando para ello pruebas estadisticas parametricas, como el test normal z, y pruebas no parametricas, como el test de Friedman. Gracias a estos tests se ha podido afirmar de forma rigurosa que la tecnica propuesta es competitiva en cuanto a rendimiento se refiere, y original conceptualmente hablando.