Optimizador de Rutas VRP

¿Qué es el Problema de Ruteo de Vehículos (VRP)?

VRP extiende TSP a múltiples vehículos con restricciones de capacidad desde un depósito central. El objetivo es minimizar la distancia total cumpliendo toda la demanda sin exceder capacidades.

CVRP es la variante más común. Heurísticas incluyen Vecino más cercano, Clarke-Wright, GA y ALNS.

VRP es fundamental en logística. El ruteo optimizado reduce típicamente 15-25% el kilometraje respecto a la planificación manual.

Formula: Objetivo: min Σ(distancias vehiculares), sujeto a: - Cada cliente visitado exactamente una vez - Cada vehículo inicia y termina en depósito - Σ(demandas en ruta) ≤ Capacidad

Ejemplo de cálculo

Depósito (0,0), 6 clientes [10,15,20,25,10,20], capacidad = 50. V1: clientes 1,2,5 (35, d=28). V2: 3,6 (40, 32). V3: 4 (25, 20). Total = 80.

Cuándo usar esta calculadora

• Un gerente de flota planificando rutas de entrega diarias para múltiples camiones sirviendo docenas de clientes desde un almacén central
• Un planificador logístico optimizando la distribución desde un depósito a tiendas minoristas con tamaños de pedido variables
• Una empresa de recolección de residuos diseñando rutas para camiones de basura con límites de capacidad de peso en cientos de puntos de recolección
• Una empresa de distribución de alimentos minimizando el kilometraje de la flota mientras asegura que todas las entregas a restaurantes se completen dentro de las restricciones de capacidad

Errores comunes a evitar

• Usar muy pocos vehículos — si la demanda total excede la capacidad total de la flota, el problema es infactible; siempre verifique que la demanda total dividida por la capacidad del vehículo sea menor que el número de vehículos disponibles
• Ignorar restricciones del mundo real más allá de la capacidad — las soluciones VRP asumen que todos los clientes son accesibles y las rutas son simétricas; calles de un solo sentido, ventanas de tiempo y regulaciones de descanso del conductor requieren variantes más avanzadas
• Establecer la capacidad del vehículo demasiado alta para pruebas — una capacidad irrealistamente alta reduce VRP a un TSP de vehículo único y no refleja las restricciones reales de la flota
• No comparar resultados de algoritmos — diferentes algoritmos (Vecino más Cercano vs. Ahorros vs. GA) pueden producir soluciones muy diferentes; ejecute múltiples métodos y seleccione el mejor

Cómo interpretar los resultados

• Si los vehículos usados son menos que el máximo especificado, el algoritmo encontró una solución eficiente — menos vehículos significa menores costos fijos
• Compare la distancia total contra el límite inferior simple (suma de distancias de ida y vuelta a cada cliente desde el depósito): las rutas optimizadas deberían ser 40-60% de este límite ingenuo
• Los detalles de ruta que muestran cargas desequilibradas (un vehículo al 95% de capacidad, otro al 30%) sugieren que el algoritmo priorizó distancia sobre equilibrio de carga — ajustes manuales pueden mejorar la equidad entre conductores

Normas y referencias relacionadas

• Dantzig & Ramser (1959), "The Truck Dispatching Problem" — la formulación original del Problema de Enrutamiento de Vehículos (VRP)
• Algoritmo de ahorros de Clarke & Wright (1964) — la heurística clásica de construcción para el VRP con capacidad
• CVRPLIB — el conjunto estándar de instancias de referencia para VRP con capacidad usado para comparar la calidad de las soluciones

Preguntas frecuentes

¿Cuántos vehículos necesito?

Límite inferior: ceil(Demanda total / Capacidad). En la práctica 10-30% más por dispersión geográfica.

¿Qué es ALNS y cuándo usarlo?

Adaptive Large Neighborhood Search destruye y reconstruye partes de la solución iterativamente. Excelente para instancias grandes (100+ clientes), soluciones dentro del 1-3% del óptimo.