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Trabajo Fin de Ma ster
EVALUACIÓN
CUANTITATIVA DE LA
LOGÍSTICA URBANA
SOSTENIBLE
Autor: Rafael Grosso de la Vega
Tutor: Jesús Muñuzuri Sanz
Sevilla, Noviembre del 2012
Máster en Organización Industrial y
Gestión de Empresas.
Universidad de Sevilla.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 2
Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
Gracias a todas las personas
que pasaron y pasarán por mi
vida, sin ellas no soy ni seré lo
que fui.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 3
Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
Contenido
1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS DEL TRABAJO ....... 5
2 LOGÍSTICA URBANA: INTRODUCCIÓN .................. 10
2.1 La Logística: Definición. .......................................... 10
2.2 Logística Urbana. ...................................................... 12
2.3 Acercamiento a la logística urbana en España. ........ 17
3 LA CIUDAD SOSTENIBLE. .......................................... 23
3.1 El concepto de sostenibilidad. .................................. 25
3.2 ¿Qué se entiende por sostenibilidad urbana? ............ 26
4 LA LOGÍSTICA URBANA EN LA CIUDAD SOSTENIBLE. ................................................................................... 28
4.1 Actores involucrados. ............................................... 29
4.2 Políticas adoptadas por las autoridades locales. ....... 30
4.3 Logística urbana de mercancías en el centro histórico
de Sevilla. 34
4.3.1 Problemática. ......................................................... 34
4.3.2 Soluciones posibles. .............................................. 34
5 PROBLEMA DE ESTUDIO. .......................................... 37
5.1 Presentación del problema. ....................................... 37
5.2 Modelos de Logística Urbana. .................................. 39
5.3 Enfoques previos sobre el problema ......................... 42
6 ALGORITMO DE RESOLUCIÓN. ................................ 44
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6.1 Cruce. ........................................................................ 46
6.2 Mutación. .................................................................. 46
6.3 Selección por Ranking. ............................................. 46
6.4 Fitness. ...................................................................... 47
6.4.1 Casuística. ............................................................. 47
6.4.2 Fitness. .................................................................. 58
6.5 Los otros problemas. ................................................. 60
6.5.1 TDVRP: Fitness. ................................................... 60
6.5.2 VRPTW: Fitness. .................................................. 63
6.6 Calibración en la Red de prueba. .............................. 65
6.6.1 Red de prueba. ....................................................... 65
6.6.2 Resultados de la calibración. ................................. 67
7 CASO DE ESTUDIO. ...................................................... 73
7.1 Red de Sevilla. .......................................................... 73
7.2 Resultados del caso de estudio. ................................ 75
7.3 Análisis de sensibilidad ............................................ 85
8 CONCLUSIONES. .......................................................... 88
8.1 Logros alcanzados. ................................................... 91
8.2 Posibles trabajos futuros. .......................................... 92
9 REFERENCIAS. .............................................................. 93
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“La mayoría de los problemas del mundo real no
pueden ser solucionados por métodos
tradicionales; si se pudiesen solucionar por medio
de un procedimiento clásico, ya no seria un
problema”.
Zbigniew Michalewicz, University of Adelaide
1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS DEL TRABAJO
El crecimiento sostenible es una cuestión de creciente interés en
los últimos tiempos, sobre todo desde la introducción de la Agenda 21
de las Naciones Unidas (Hart, 1994) y con mayor fuerza después del
Protocolo de Kyoto (Zedras, 2007). Un crecimiento económico
posible y rentable, dónde se incluyen tanto la conservación y
continuación del medio ambiente como las necesidades sociales
actuales y futuras. Este es un reto difícil y en el que confluyen muchos
intereses encontrados, pero a la vez es un reto necesario en el que se
está trabajando y se debe seguir trabajando. Es por eso que el
concepto de sostenibilidad se debería incorporar, como pilar
fundamental, a los objetivos de cualquier proyecto actual o futuro,
independientemente de la amplitud o del horizonte geográfico de este.
Centrando el concepto de sostenibilidad en el ámbito de las
ciudades, en concreto de las ciudades europeas, las autoridades locales
y ayuntamientos correspondientes están tomando medidas que
aumenten dicha sostenibilidad. Estas medidas buscan, sobre todo, una
sostenibilidad medioambiental y una sostenibilidad social. Se busca la
sostenibilidad medioambiental en la reducción de las emisiones y de la
contaminación provocada por la circulación de vehículos, aumentando
así la calidad del aire de las ciudades, con medidas como la promoción
de uso del transporte público o la creación de carriles bici. Y se busca
la sostenibilidad social entendida como conjunto de fines tales como
el aumento de la accesibilidad de las ciudades, la disminución del
ruido, la incorporación de parte de las ciudades antes menos
habitables a la vida de los ciudadanos, el aumento de la calidad de
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vida de estos, la conservación de los cascos históricos, la disminución
del número de vehículos, etc.
Una de estas medidas que imponen las autoridades locales y
ayuntamientos, y que es una de las más utilizadas (Van Duin y
Muñuzuri, 2006), en pro de una mayor sostenibilidad de sus ciudades
es la de peatonalizar los centros históricos o la imposición de ventanas
temporales de acceso (Muñuzuri et al., 2005; Zunder y Ibáñez, 2004).
La prohibición del acceso de vehículos o su restricción reducen el
impacto del tráfico en estos lugares de interés cultural y aumentan su
habitabilidad, aunque también aumenta la presión reguladora sobre los
vehículo privados a motor (Anderson et al., 2005). Pero además del
interés turístico, los centros históricos suelen ser lugares donde la
concentración de locales comerciales y de oficinas o centros de trabajo
es alta. De esto se deduce que las necesidades de abastecimiento de
mercancías de estas zonas de la ciudad son elevadas, y esto hace que
en estos entornos la logística urbana de reparto de mercancías siga
teniendo el mismo protagonismo, o incluso más, que antes de la
imposición de las restricciones. Además este tipo de restricciones de
accesibilidad suelen imponerse en horarios comerciales normales,
siendo estas horas las únicas en las que los minoristas pueden recibir
mercancías (Muñuzuri et al., 2012b).
Teniendo por un lado una política urbana de restricciones por
parte de las autoridades locales y por otro unas necesidades de
abastecimientos de mercancías importantes, se entiende que las
restricciones de acceso a los centros de las ciudades suelen ser
diferentes para los vehículos privados que para los vehículos de
reparto de mercancía, pero aun así estos últimos siguen teniéndolas. Y
desde el punto de vista de las empresas dedicadas a la logística urbana
supone un nuevo escenario de trabajo al que deben adaptarse (Basbas
y Bouhoyras, 2012).
El problema del impacto de las políticas urbanas de restricciones
en el reparto de mercancías y su sostenibilidad viene siendo
investigado en los últimos años desde un punto de vista multiciudad
(Quak, 2009), es decir, a nivel de un país o zona geográfica que
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comprende varias urbes. En este trabajo se pretende ahondar en ese
tema pero aportando un punto de vista diferente, nos centraremos en el
entorno geográfico de una única ciudad en la que sus autoridades
locales han llevado una política urbana de restricciones sobre el tráfico
rodado en su centro histórico. De ese modo estimaremos el coste que
suponen este tipo de medias para una empresa de reparto de
mercancías que actúa en ella con respecto a la situación anterior a la
implantación de estas. Este enfoque económico, ya abordado para
analizar otro tipo de restricciones dentro de la Logística Urbana
(Deflorio et al., 2012), responde a que entendemos que las políticas de
este tipo que se están llevando a cabo no contemplan, o no tiene
demasiado en cuenta, este aspecto de la sostenibilidad. Aparejado a
este enfoque económico se estimaran también el posible aumento en el
número de kilómetros recorridos y consecuentemente el posible
aumento de las emisiones de . Pudiéndose sacar en consecuencia
conclusiones en la línea del posible aumento de la contaminación
(Rossi et al., 2012) provocado por este tipo de medidas, cosa que iría
en contra de alguna de las razones por la que se imponen.
La peatonalización de los centros históricos de las ciudades
plantea situaciones nuevas, o no contempladas en otros problemas,
tales como una zona de la ciudad donde no se puede transitar ni
permanecer, dentro de un determinado horario. Estas restricciones una
geográfica y una temporal combinadas configuran lo que
denominamos una ventana temporal de acceso (Acess Time Window).
Para evaluar esta situación hemos desarrollado un problema nuevo
que denominaremos en adelante “Vehicle Routing Problem with
Acess Time Window” (VRPATW). Este problema se ha diseñado
específicamente para el entorno de una única ciudad con una ventana
temporal de acceso. Trabajos paralelos que utilizan el VRPTW en un
entorno de varias ciudades u otros problemas como el TDVRP
utilizado para evaluar el impacto de las congestiones de tráfico en las
rutas de mercancías en ciudades (Conrad y Figliozzi, 2010) son
referencia para nuestro trabajo. Pero buscando un acercamiento mayor
a las realidades actuales de las ciudades se ha desarrollado el
VRPATW y un algoritmo específico para su resolución, primero en
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una red de prueba para su calibración y posteriormente en un caso real
de una empresa de reparto de mercancías ubicada en la ciudad de
Sevilla.
Este nuevo problema y su algoritmo de resolución se ha
comparado con otros problemas utilizados para simular situaciones
parecidas a la que planteamos aquí. Así se expone en este trabajo una
comparativa de los problemas VRPTW, TDVRP y VRPATW
aplicados a los mismos experimentos, y a la vista de los resultados
obtenidos se han sacado conclusiones.
Como motor de resolución se utilizará un algoritmo genético
desarrollado específicamente para cada problema. En concreto se ha
diseñado la función Fitness del algoritmo adaptada a cada diferente
problema, siendo los demás operadores del genético los mismos para
los tres.
Con este trabajo se pretende avanzar en la dirección, poco
explorada, de la evaluación de los diferentes impactos que tienen las
políticas de restricciones sobre la economía de las empresas dedicadas
a la logística urbana de mercancías (Stathopoulos et al., 2011 y 2012).
No sin obviar las posibles utilizaciones futuras de la herramienta que
hemos desarrollado, como la evaluación del impacto medioambiental
de la logística de mercancías y la búsqueda de su disminución, o la
posible utilización futura en software de cálculo de rutas de este tipo
de empresas.
Así nuestro trabajo se organiza de la siguiente manera: En el
apartado 2 se habla de la logística en general y de la Logística Urbana
en particular , pasando por una particularización de esta ultima en el
territorio español. En el apartado 3 se explican los conceptos de
sostenibilidad y de sostenibilidad urbana bajo el epígrafe de “la ciudad
sostenible”. Ya en el apartado 4, se intenta incluir bajo una misma
visión los conceptos de Logística Urbana y la ciudad sostenible. De
este modo se habla en él de los actores involucrados, las políticas
adoptadas al respecto y de los modelos sobre Logística Urbana que
existen en la literatura científica; todo ello cruzado por el conjunto de
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problemas que surgen y están presentes en este campo. También se
incluye un subapartado que habla de la problemática especifica dentro
del casco histórico de la ciudad de Sevilla. En el siguiente apartado,
el apartado 5, se expone el problema a resolver, además de algunos
modelos de Logística Urbana existentes en la literatura científica, para
terminar con algunos enfoques previos al problema en cuestión. En el
apartado 6 se explica el algoritmo utilizado para resolver las diferentes
configuraciones de los problemas con la descripción de la casuística
del VRPATW y de su Fitness, y de los problemas con que se
comparará nuestro planteamiento y sus Fitness correspondientes.
También se comenta en este apartado la calibración del algoritmo de
resolución en la red de prueba. En el apartado 7 se presenta el caso de
estudio, basado en un caso real, se exponen los resultados obtenidos
con los diferentes problemas aplicados sobre la ciudad de Sevilla y su
correspondiente análisis de sensibilidad. Seguidamente, en el apartado
8 se exponen nuestras conclusiones derivadas de los resultados
obtenidos, además de comentarse los logros alcanzados en esta
investigación y los posibles trabajos futuros que puedan derivarse de
ella.
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2 LOGÍSTICA URBANA: INTRODUCCIÓN.-
2.1 La Logística: Definición.
El mundo es cada vez más pequeño. Las empresas nos
abastecen de materias primas y de productos terminados
desde el otro lado del globo y distribuyen productos a
países que antes se consideraban inalcanzables. ¿Cómo
hemos llegado a este punto? ¿Qué permite a una empresa
mover un producto por todo el mundo con suficiente
fiabilidad y predictibilidad para mantener sus plantas en
funcionamiento y sus productos en los estantes de las
tiendas? (Grawe, 2009).
La respuesta a las cuestiones arriba planteadas no es simple,
aunque si nos atrevemos a decir que una de las herramientas que
permiten a las empresas realizar ese tipo de acciones es la Logística.
Y ¿Qué es la Logística?
Atendiendo al Diccionario de la Real Academia Española de la
Lengua la Logística es, en su tercera acepción: Conjunto de medios y
métodos necesarios para llevar a cabo la organización de una empresa,
o de un servicio, especialmente de distribución. Donde se hace
hincapié en la distribución. Por otro lado se podría definir la logística
como: la ciencia que estudia cómo las personas, las mercancías y la
información superan el tiempo y la distancia de forma eficiente
(Robusté, 1999). Donde se introduce un concepto diferente, como es
el de la eficiencia. No sólo se tienen que superar el tiempo y la
distancia, sino que además se debe hacer de forma eficiente, es decir,
con el menor consumo de recursos posible.
Estas dos definiciones nos ilustran un poco lo que ha sido la
evolución de la Logística desde sus inicios, que cómo muchas otras
disciplinas ingenieriles surgen del ámbito militar, se parte de la
necesidad de distribuir algo, y cuando se consigue, se busca hacerlo de
la mejor manera posible. De la eficacia a la eficiencia.
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Centrándonos ahora en la evolución de la logística en las ultimas
tres décadas: durante los años 1980 y 1990, las empresas en general se
encontraron con crecientes demandas de "mejor, más rápido y más
barato" con respecto a sus servicios logísticos (Stank y Daugherty,
1997). Como resultado, muchos fabricantes decidieron centrarse en
sus competencias básicas y externalizar las actividades logísticas. La
Logística entra así en una etapa de superespecialización donde los
operadores logísticos externos a las empresas encuentran un medio
económicamente viables de lograr productividad y servicio. En ese
momento, las actividades logísticas se encontraban entre las áreas más
comúnmente externalizadas de las que conforman el apoyo
empresarial (Daugherty, 2011). Varios sectores productivos
modificaron sustancialmente su ciclo de materiales, procurando
reducir los inventarios (materiales acumulados, inactivos) a lo largo de
su cadena de suministros, desde las materias primas básicas hasta la
distribución final de los productos. Las decisiones de inventarios y de
transporte se empiezan a tomar de forma conjunta, donde
generalmente reducir el costo en uno de ellos implica aumentarlo en el
otro. Las grandes empresas (productores, comercializadores) no
buscan, entonces, minimizar sus costes de transporte, sino sus costes
logísticos (fundamentalmente de transporte y de almacenamiento-
inventario). De hecho estos actores comienzan a analizar
integralmente su ciclo de materiales, bajo el concepto de cadena de
suministros, y la logística es una parte muy relevante de esta cadena
de suministros.
Así, en los últimos tiempos se aprecia una evolución del
concepto de Logística desde el simple ahorro en costes hasta toda una
cultura empresarial mucho más rica, que mezcla enfoques globales
con locales ante la necesidad de supervivencia en el mundo
globalizado en el que nos enmarcamos actualmente.
Algo que puede influir mucho en el concepto de Logística, más
bien en lo que sería su aplicación práctica y su especialización, es el
entorno u horizonte geográfico en que se desarrolle. Históricamente se
ha prestado más atención, dentro de la literatura científica, al
transporte de mercancías a nivel interurbano, esto se debe a la amplia
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evolución sufrida del análisis de la cadena de suministros (Muñuzuri
et al., 2005). Esta atención se ha centrado básicamente, como se ha
mencionado, en el factor económico, minimizando los costes se busca
la mayor eficiencia del sistema. Pero en el trabajo que nos ocupa nos
centraremos en el análisis de la logística dentro de las ciudades, donde
nos podemos encontrar con otros factores diferentes a los encontrados
en el nivel interurbano y que hacen necesario un análisis particular de
estos entornos (Chang y Yen, 2012).
El aumento de la población y el crecimiento económico en las
zonas urbanas han dado lugar a una creciente demanda de bienes y
servicios por parte de los comercios y de los usuarios domésticos.
Aproximadamente el 80% de los ciudadanos europeos vive ahora en
ciudades, y se prevé un aumento de las poblaciones urbanas en las
próximas décadas tanto en las regiones del mundo más desarrolladas
como en las menos, (European Comision, 2007; United Nations,
2006). Esto se traduce en mayores niveles de demanda para los
servicios urbanos de transporte de mercancías (Cherrett et al., 2012),
que además nos conduce a la rama de la logística denominada
Logística Urbana, que será objeto básico de este trabajo.
2.2 Logística Urbana.
Una vez introducidos el concepto de Logística y de ver su
evolución en los últimos tiempos, hemos argumentado el creciente
desarrollo de las ciudades en los últimos tiempos para centrarnos en el
estudio de la Logística Urbana.
Multitud de mercancías de diferente tipo entran, transitan y
abandonan constantemente las zonas urbanas. Algunos ejemplos de
ellas podrían ser: bienes de consumo, materiales de construcción,
residuos, paquetería y envíos de correo, etc. (Dablanc, 2007). Por eso,
en parte, la definición exacta para el transporte urbano de mercancías
difiere según el autor al que nos referenciemos. El transporte urbano
de mercancías se define como "el movimiento de cosas (a diferencia
de las personas) hacia, desde y por las zonas urbanas" (Ogden, 1992).
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La siguiente definición corresponde a Munuzuri et al. (2005) "los
movimientos de mercancías que se ven afectados por las
particularidades asociadas a las zonas urbanas, su tráfico y su
morfología". Ambrosini y Routhier (2004) argumentan que esta
definición se debería ampliar, de manera que incluya "los trayectos
para compras del hogar, el mantenimiento de las vías urbanas y su
construcción, la recogida de residuos, etc" y no sólo la circulación de
mercancías entre locales y establecimientos. La Organización para la
Cooperación y el Desarrollo u OCDE (2003) la define como "el
transporte de bienes de consumo (no sólo comerciales, sino también
por otros sectores como la producción) en la ciudad y las áreas
suburbanas, incluyendo el flujo inverso de bienes usados, en términos
de residuos limpios". Allen et al. (2000) utilizan una definición
bastante más amplia de transporte urbano de mercancías que incluye
"(1) todos los tipos y tamaños de vehículos de mercancías y otros
vehículos motorizados utilizados para la recogida y entrega de bienes
en instalaciones y/o establecimientos de las zonas urbanas, (2) todos
los tipos de movimientos de vehículos de mercancías hacia y desde
instalaciones urbanas incluyendo la transferencia de mercancías entre
instalaciones, el transporte de bienes auxiliares, la recogida y entrega
de dinero, recogida de basuras y las entregas de mercancías a
domicilio, y (3) las rutas de vehículos de servicio y otros viajes de
vehículos con fines comerciales que son esenciales para el
funcionamiento de las instalaciones urbanas".
Como se puede apreciar, viendo las diferentes definiciones de
transporte urbano de mercancías, este es un conjunto muy heterogéneo
de mercancías y de diferentes tipos y tamaños de vehículos. Es por eso
que su gestión es un reto necesario y a la vez muy complejo de
afrontar. Además, un transporte urbano de mercancías eficiente es de
vital importancia, no sólo para la supervivencia de muchos
proveedores logísticos, sino para la supervivencia y competencia
económica de las regiones gracias al ahorro en coste hacia los clientes
finales que se deriva de él (Allen et al., 2000; Kytojoki et al., 2007;
Munuzuri et al., 2005).
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Pero en los entornos urbanos no solo se transportan mercancías,
como se puede apreciar en la ilustración 1, así el primer problema con
el que choca la gestión eficiente del transporte urbano de mercancías
es el propio transporte y sus diferentes, es decir el tráfico en general
(Figliozzi, 2012).
Debido a la creciente cantidad de tráfico y a una limitada
capacidad de la red de carreteras, la congestión del tráfico o atascos se
ha convertido en un fenómeno cotidiano. Por aportar algunos datos, en
los Estados Unidos, el retraso en los viajes en términos anuales ha
crecido desde los 2.5 billones de horas en 1995 a los 4,2 billones de
horas en 2005 (Schrank y Lomax, 2007). Y estos crecientes retrasos
resultan muy costosos tanto para los usuarios privados de las
carreteras como para los proveedores de servicios logísticos y de
distribución. La organización holandesa para el transporte y la
logística (TLN) estima que más del 10% de horas de trabajo de los
camioneros se pierden debido a los retrasos consecuencia de la
congestión del tráfico. Esto provoca grandes costes en el uso de
vehículos adicionales y en la contratación de sus conductores
correspondientes al intentar evitar los posibles retrasos en las entregas
o recogidas a los clientes, o incluso las violaciones de las normas de
LOGÍSTICA
URBANA TRANSPORTE
PUBLICO DE
PERSONAS
TRANSPORTE NO
MOTORIZADO
CIRCULACIÓN DE
VEHICULOS EN
GENERAL
MOVILIDAD
URBANA
Ilustración 1: Esquema ilustrativo de la composicion de la movilidad urbana.
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horas de conducción de los propios conductores. Por tanto, existe un
gran potencial de ahorro en el estudio de cómo evitar la congestión del
tráfico por parte de la Logística Urbana (Kok et al., 2012).
Un mal diseño en las rutas que siguen los vehículos de carga en
las calles y vías congestionadas no sólo provoca un incremento en la
cadena logística y en su cadena de costos, sino que también empeora
las externalidades asociadas al tráfico de mercancías en las zonas
urbanas tales como los gases de efecto invernadero, el ruido y la
contaminación del aire. El tiempo empleado en las rutas entre los
clientes y los depósitos resulta ser un factor importante de impacto en
la amplificación de los efectos negativos de la congestión del trafico;
además de que dicha congestión afecta también a la estructura de
costes de las compañías, al peso relativo de los salarios y a los gastos
provocados por el propio reparto (Figliozzi, 2010 y 2012).
Otro problema importante al que se debe enfrentar el transporte
urbano de mercancías es la propia morfología de la ciudad.
Las ciudades europeas presentan una serie de características
comunes que influyen en su movilidad y en sus actividades
comerciales, e imponen una serie de restricciones en el flujo asociado
a las entregas de mercancías. En primer lugar, la mayoría de estas
ciudades tienen una estructura radial, con una concentración muy alta
de zonas de tiendas, restaurantes y otros polos de atracción sociales en
el centro de la ciudad. Esto genera flujos asimétricos de personas que
van a trabajar, comprar, comer o visitar lugares de interés turístico,
con flujos similares de bienes asociados. Sin embargo, la morfología
de estos centros de las ciudades, heredada de la Edad Media y por
tanto con calles estrechas o callejones, no fue diseñado para este tipo
de usos, situación que aumenta más aún los problemas de
estacionamiento que ya de por si se encuentran en el centro de
prácticamente todas las zonas urbanas (Ligocki y Zonn, 1984;
Muñuzuri et al., 2012b).
Es por todo esto que aparece la necesidad de adoptar una postura
integral que globalice la planificación y la gestión urbana (Robuste et
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al., 2000), de tal modo que se puede aventurar el nacimiento de una
disciplina capaz de considerar de forma conjunta todas las operaciones
y servicios presentes en la ciudad, atendiendo al conjunto y no a las
partes que lo integran y, prestando especial atención a la
sostenibilidad del sistema, es decir, al desarrollo continuado pero
responsable del mismo. Esta nueva disciplina, tendente a la
optimización sistémica o integral de los servicios de la ciudad, podría
denominarse Logística Urbana.
¿Qué es la Logística Urbana?
Se trata de replantearse todos los servicios y operaciones de la
ciudad adaptando técnicas que se han aplicado con éxito en entornos
privados y en muchos ámbitos del transporte y la logística
empresarial: la reingeniería de los servicios urbanos.
El motivo por el cual se pretende englobar bajo un mismo
paradigma toda esta serie de operaciones y servicios urbanos,
tradicionalmente diferenciados e independientes, es el hecho de que la
lógica de funcionamiento de todas ellas es similar (producción y
entregas justo-a-tiempo, entregas en ventanas temporales, servicio a
diario, adecuación de servicios a patrones de demanda, previsiones y
prioridades, etc.), incidiendo en el uso del viario público y que,
mediante una disciplina general capaz de integrarlas a todas, puede
lograrse una sinergia conjunta capaz de optimizar los recursos escasos
de las áreas metropolitanas atendiendo a la vez a la sostenibilidad del
sistema.
Esta es una época de constante desarrollo en las áreas de la
informática y las telecomunicaciones, la cual ha propiciado una
revolución tecnológica que no solo ha creado nuevos servicios
urbanos, sino que ha producido una transformación de los ya
existentes. La Logística Urbana, dentro de éste contexto, no puede ser
ajena a estos cambios y debe servirse de ellos, integrándolos en su
desarrollo, ya que el uso de los nuevos servicios telemáticos modifica
sustancialmente la forma de diseñar y gestionar un sistema logístico.
La posibilidad de transmitir y procesar inteligentemente la
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información debe ser usada como herramienta para la optimización de
las operaciones, a la vez permite intervenir eficazmente en cualquier
momento en el proceso de ejecución de dichas operaciones. Lo que en
transporte de viajeros ya se viene denominando como Intelligent
Transport Systems (ITS), también se ha comenzado a aplicar con éxito
al control de accesos a barrios (ventana temporal de acceso implantada
y recientemente eliminada en la ciudad de Sevilla), al control de la
distribución urbana de mercancías (Fleischmann et al., 2004), a la
gestión de flotas de vehículos para servicios de emergencias, a la
recogida de basuras (Arebey et al, 2011; Hannan et al., 2011; Islam et
al., 2012; Pratheep y Hannan, 2011), etc.
Aunque con un somero análisis de los diversos sectores que
confluyen en los servicios urbanos se podría llegar a la conclusión de
que estos no querrán o podrán o sabrán, por sí mismos, optimizar sus
operaciones teniendo como objetivo el beneficio social de la
colectividad (Anand et al., 2012). Pero es ahí precisamente hacia
donde los fundamentos científicos de la Logística Urbana deberán
llevarnos.
2.3 Acercamiento a la logística urbana en España.
Dado que el problema que se pretende resolver en este trabajo se
ubica en la ciudad de Sevilla, se exponen a continuación algunos
datos, problemas y comentarios sobre la logística urbana en nuestro
país.
La logística urbana de mercancías no ha venido teniendo una
atención especial como un concepto singular en España. Esta es
probablemente la razón principal para la escasez de datos disponibles
sobre el sector. Pocos estudios han analizado esta actividad
obteniendo información relevante para el análisis de la distribución
urbana de mercancías, y sólo algunas ciudades han abierto esta línea
de trabajo recientemente. No consta la existencia de ningún estudio
general a nivel español que se haya dedicado a la obtención de datos
cuantitativos dirigidos a describir los múltiples aspectos relacionados
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con la Logística Urbana de Mercancías. El sector del transporte por
carretera en España no ha venido considerando la Logística Urbana de
Mercancías (LUM) como un subsector de su industria. Por tanto, no
existen bancos de datos que muestren la importancia de la actividad.
No existen listados de compañías cuyo negocio se centre en la LUM,
ni de los ingresos agregados generados por la actividad, ni del número
de vehículos utilizados, etc. Por tanto, sólo se puede, en el momento
actual, presentar una visión global deducida a partir de la información
existente sobre el transporte de mercancías.
El transporte de mercancías en España se divide en un 85% para
la carretera, un 12% por barco, 3% en tren y mínimas cantidades en
avión. El transporte de mercancías por carretera constituye un sector
que factura 6.000 millones de euros, repartido entre 500 empresas que
absorben el 99% de la actividad. Existe una clasificación
generalmente aceptada en función de los distintos tipos de mercancía.
El tipo de mercancía relacionado más directamente con la distribución
urbana es la denominada mercancía fraccionada, que corresponde
aproximadamente al 10% del transporte por carretera, es decir 600
millones de euros. Por otro lado, el transporte de carga completa
representa el 25% del transporte por carretera, 1.500 millones de
euros. Los grandes centros comerciales situados en áreas urbanas
hacen uso frecuentemente del transporte de carga completa, pero es
difícil dar una estimación acerca de qué proporción de este tipo de
transporte tiene el final de su cadena de suministro localizado en una
zona urbana.
Existen otros dos tipos de transporte de mercancías que a
menudo incluyen áreas urbanas en al menos uno de los dos extremos
de su cadena de suministro: paquetería y servicios de courier. Se trata
de un mercado de 3.000 millones de euros cubierto por unas 4.000
empresas, la mayoría de las cuales son pequeñas y de ámbito local (las
cinco mayores compañías aglutinan el 40% de la actividad). Además,
la tercera y cuarta empresas en el ranking de servicios de paquetería y
courier son también las dos primeras en el ranking de carga
fraccionada, con el 45% de este tipo de mercancía. Se trata de las
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principales compañías de logística y transporte que actúan también en
la distribución urbana en las áreas metropolitanas españolas.
Los principales indicadores de actividades comerciales en
España pueden ser resumidos en las siguientes cifras: existen 20
establecimientos comerciales por cada 1000 habitantes, incluyendo
tiendas y también bares, cafeterías y restaurantes. Existe una relación
de 9 a 1 entre clientes finales y centros de distribución. La
localización de estos establecimientos es aproximadamente: 40% en el
centro, 40% en la corona metropolitana y 20% en áreas no urbanas
(pueblos, zonas rurales).
No existen indicadores de validez general a nivel español para
operaciones de carga y descarga en relación con la población, el
empleo o el tamaño de los comercios. Pero no hay razones para
esperar valores muy diferentes de los ya obtenidos en Barcelona,
Sevilla y otras ciudades: 100.000 operaciones diarias en Barcelona
representan aproximadamente 1 operación semanal por empleo. Los
resultados obtenidos en algunos estudios estiman en 50.000
operaciones diarias de entrega y recogida en Sevilla.
Cerca de 11 millones de personas viven en las 20 principales
ciudades españolas, todas ellas con más de 200.000 habitantes. Dado
que la tasa de población activa es del 55%, puede concluirse que un
total de 6 millones de operaciones de carga y descarga se llevan a
cabo diariamente en estas áreas urbanas.
Es tradicional en España considerar la Logística Urbana de
Mercancías como un tipo de tráfico que debe ser regulado dentro de
las normativas generales que se ocupan del tráfico y el transporte a
nivel local. En las ordenanzas municipales, bajo el encabezamiento de
carga y descarga, se encuentra normalmente un amplio artículo que
contempla el tipo de vehículos permitidos en las distintas zonas de la
ciudad, las ventanas temporales de acceso para los vehículos de
reparto de mercancías y el uso de espacios de aparcamiento para carga
y descarga.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 20
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La mayoría de las normas de tráfico a nivel local fueron dictadas
a finales de los años 60 y principios de los 70, y duraron tres décadas
con sólo modificaciones y actualizaciones menores. Se ha producido
una reciente reformulación de la mayoría de ordenanzas de transportes
en la segunda mitad de los 90, por lo que muchas de ellas son
recientes, de menos de 10 años de antigüedad.
Por otro lado, no existen instrumentos formales para incluir el
concepto de la LUM en los niveles de decisión político y operacional
a nivel local en otros departamentos que no sea el de tráfico. Muchas
ciudades españolas están realizando una planificación estratégica que
tendrá importantes efectos en cuanto al espacio asignado a los
múltiples requerimientos posibles en el futuro. El transporte es uno de
los principales conceptos a tener en cuenta en la planificación, pero el
transporte urbano de mercancías está considerado sólo
tangencialmente.
Las compañías logísticas planifican sus inversiones y sus
operaciones de acuerdo con sus perspectivas de negocio, que suelen
necesitar de gran rapidez en la toma de decisiones. Sin embargo,
cualquier movimiento estratégico en el entorno del transporte urbano
de mercancías necesita de la aprobación de las autoridades locales,
que suelen seguir un ritmo muy diferente.
Las compañías perciben la burocracia y los cambios políticos
como grandes lastres sobre la logística urbana de mercancías, ya que
operaciones como las licencias para construcción (para la ampliación
de instalaciones), modificaciones de la regulación o simplemente la
resolución de problemas localizados de movilidad representan
procesos muy lentos que pueden durar varios meses o incluso años.
Las condiciones de las operaciones diarias pueden ser
calificadas de anarquía suave. Existe una cierta tolerancia a la hora de
permitir el incumplimiento de la mayoría de normas locales siempre
que las molestias causadas a otros tipos de tráfico no sean excesivas.
Existe una posición de seguridad moral de los transportistas por estar
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trabajando, mientras que al resto de usuarios de la calle – excepto los
taxis – no se les supone lo mismo.
La situación de los receptores les resulta bastante satisfactoria.
Todas las políticas modernas de gestión de stocks – reducción de
inventario, entregas frecuentes, just in time - pueden ser implantadas
sin siquiera imponer restricciones derivadas desde el transportista.
Existen múltiples proveedores con precios muy ajustados dispuestos a
aceptar las condiciones que se impongan, por lo que la LUM no
supone una restricción para las actividades empresariales o
comerciales de las zonas urbanas Las normativas de tráfico actuales
pueden ser consideradas como una simple manera de regular estos
aspectos, a pesar de ser bastante rígidas y rudimentarias. Además, no
han sido coordinadas formalmente entre las distintas autoridades
locales de España, lo cual es de especial importancia en términos del
tipo de vehículo que puede acceder a cada ciudad. Las compañías de
transporte que operan a nivel nacional deben enfrentarse a diferentes
regulaciones dependiendo de la ciudad.
El tráfico, el transporte y la construcción están entre las
máximas prioridades de cualquier Ayuntamiento, pero son necesarios
menores tiempos de reacción en la modificación de las normas, para
conseguir una implementación flexible de nuevas medidas e
iniciativas. Estas iniciativas podrían así ser probadas y modificadas, y
dar como resultado un crecimiento de las oportunidades para los
distribuidores locales de mercancías.
Estas consideraciones no sólo retrasan los proyectos logísticos
propuestos por las compañías, sino que pueden convertirlos en no
viables. Los retrasos implican mayores incertidumbres en cuanto al
resultado de la iniciativa, y las compañías no están preparadas para
arriesgar sus finanzas y sus clientes por una simple y remota
posibilidad.
Por tanto, ya que las compañías no pueden permitirse funcionar
más despacio y las ciudades no pueden (de momento) acelerar sus
procesos de decisión, el resultado es a menudo el rechazo del proyecto
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por parte de la compañía. O quizás, aún peor, el inicio del proyecto,
asumiendo el riesgo de que finalmente pudiera no ser aprobado por las
autoridades locales.
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3 LA CIUDAD SOSTENIBLE.
Aproximadamente, la mitad de la población mundial vive en
ciudades (Montgomery et al., 2003). En los Estados Unidos y otros
países industrializados, las ciudades abarcan más del ochenta por
ciento de la población. En el mundo en desarrollo, la urbanización se
está produciendo a un ritmo muy acelerado, acompañada por la
aparición de inmensas agregaciones urbanas, las megaciudades,
actualmente definidas por la ONU como las ciudades con más de 10
millones de habitantes. La magnitud y la velocidad de crecimiento
urbano son un fenómeno sin precedentes en la historia del mundo
(ilustración 2) que nos lleva a formular dos preguntas fundamentales:
¿será sostenible la urbanización a gran escala? ¿Cuáles son sus
impactos sobre la sostenibilidad global?
Obviamente, en el nivel más simple, sostenibilidad significa
supervivencia, pero como las organizaciones humanas y las ciudades
se complican cada vez más, el concepto de sostenibilidad en sí
también se vuelve más complejo (Bugliarello, 2006).
Ilustración 2: Gráfico aproximado de la evolución de la de explosion urbana.
1900 2000 2100
Tiempo
Po
bla
ció
n m
un
dia
l (%
)
5
0 1
00
Urbana
Rural??
??
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 24
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Es por eso que las preguntas arriba formuladas presentan una
serie de retos tecnológicos y dificultades conceptuales a las que se ha
de hacer frente.
Cada vez más, las ciudades se contemplan como a unidades de
negocio y se aplican principios de eficiencia empresarial a las
administraciones locales. Los espacios que ha de gestionar el
urbanismo ya no son físicos sino económicos. El viario y las redes
definen el territorio y el espacio se contempla como un bien público
escaso. El poder de atracción de las áreas metropolitanas ya no se basa
únicamente en su capacidad de oferta de trabajo y vivienda, sino que
cada vez tiene mayor importancia la dotación de servicios, tanto en
cantidad como en calidad, para "satisfacer al cliente".
La ciudad moderna y de calidad, ha de proveer servicios y
operaciones, pero quiere también hacerlo de forma eficiente y
sostenible.
Una vez asumida cierta racionalidad y experiencia en la
construcción de infraestructuras y edificios y en el urbanismo, es la
eficiencia en las operaciones la que garantiza la continuidad,
entendida como sostenibilidad, de los servicios y permite vencer
ineficiencias funcionales y descoordinaciones. En la sociedad del
conocimiento, los ciudadanos que contemplan ineficiencias hoy en día
pedirán soluciones a sus administraciones. En este sentido hay que
tener en cuenta que un viario pensado funcionalmente para todos los
usos actuales debería disponer de secciones que difícilmente tiene
cabida en la mayoría de las calles de nuestras ciudades. La única
posibilidad viable es especializar y compartir los usos del viario
público. Es, pues, conveniente comenzar a pensar que el viario
público es un bien escaso que hay que asignar de forma conveniente.
La ciudad del siglo XXI se distinguirá por la dotación de
servicios a sus ciudadanos, en cantidad y en calidad, y a un coste
adecuado. El diseño de servicios globales como “productos” para
“clientes” con lleva a que la eficiencia en las operaciones urbanas sea
una condición necesaria de supervivencia. Y esta eficiencia pasa por
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un análisis integral que comporte una optimización global (no
aislada), sistémica o integral de los servicios de la ciudad.
3.1 El concepto de sostenibilidad.
Desde el informe de la Comisión Brundtland sobre
medioambiente y desarrollo del año 1987 el concepto de desarrollo
sostenible ha venido atrayendo la atención mundial. El desarrollo
sostenible ha resultado ser un concepto duradero y convincente porque
apunta en una dirección política clara e intuitiva, y además es lo
suficientemente flexible para adaptarse a los nuevos problemas, a las
condiciones tecnológicas y económicas y a las aspiraciones sociales.
Es un llamamiento a la sociedad en general y la comunidad científica
en particular, ya que implica una visión sistémica de la economía y la
ecología, y requiere soluciones integrales que protejan los intereses de
las generaciones futuras (Goldman y Gorham, 2006).
El desarrollo sostenible satisface las necesidades del presente sin
sacrificar la posibilidad de que las generaciones futuras puedan hacer
lo mismo. Dentro de estas necesidades esta ampliamente aceptado
incluir objetivos relacionados con el desarrollo económico, el
desarrollo social y humano y la salud ambiental y ecológica.
En el contexto de la política de recursos naturales, sostenibilidad
significa limitar el agotamiento de los recursos a niveles en los que
estos puedan ser remplazados o que puedan identificarse alternativas a
ellos (Goldman y Gorham, 2006).
Haciendo un análisis más profundo de este concepto destaca el
hecho de que, dentro del marco del desarrollo sostenible en general,
existen diferentes sistemas, tales como ambientales, económicos y
sociales que interactúan para su beneficio o detrimento mutuo, dentro
de diferentes escenarios y escalas de operación (TRB, 1997). Esta
visión multidisciplinar de la sostenibilidad es particularmente
compleja y difícil de entender, es por eso que existen en la literatura
diferentes trabajos centrados en el desarrollo y visualización de este
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concepto (Dalal-Clayton y Bass, 2002; Lozano, 2008), incluyendo los
llamados "tres pilares de la sostenibilidad" o el "triple bottom line"
(Ilustración 3) (Elkington, 1997).
Esta visión “triple” del desarrollo, ya común en nuestra vida
cotidiana (aunque no tan común en lo que concierne a lo que se hace
en pro de), entiende que el desarrollo debe ser soportable (social y
ambientalmente), equitativo (socialmente y económicamente) y viable
(ambiental y económicamente) y por lo tanto sostenible y duradero.
Dentro de la representación de los "tres pilares de la sostenibilidad"
cabe destacar el hecho de que el concepto de sostenibilidad en sí es el
resultado de las interacciones entre las tres dimensiones o pilares que
se superponen, y es por eso que no se pueden, o más bien no se deben,
analizar por separado unos de otros (Rossi et al., 2012).
3.2 ¿Qué se entiende por sostenibilidad urbana?
¿Es la sostenibilidad urbana la capacidad de las ciudades de
sobrevivir y prosperar indefinidamente?. O bien, dada la creciente
población urbana mundial, ¿entendemos por sostenibilidad urbana el
impacto de las ciudades sobre el resto del mundo? En efecto, la
sostenibilidad urbana se define como la intersección de ambas
Ilustración 3: Visión esquematica de los "tres pilares de la sostenibilidad".
SOCIAL ECONOMICO
MEDIOAMBIENTAL
SOSTENIBLE
EQUITATIVO
SOPORTABLE VIABLE
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cuestiones: la creciente urbanización y la sostenibilidad global
(Ilustración 4) (Bugliarello, 2006).
Así, inevitablemente, la cuestión de la sostenibilidad produce
dos grandes conflictos: ciudades frente a entornos rurales y los propios
conflictos dentro de las ciudades (centro de la ciudad, suburbios, etc).
En la capacidad de una ciudad para sobrevivir y prosperar
indefinidamente intervienen factores como la economía de la ciudad y
la disponibilidad de empleos y servicios, la salud y el atractivo del
medio ambiente urbano, la disponibilidad de recursos, agua,
materiales y energía, así como el espacio para el crecimiento. Cada
uno de estos factores se traduce en problemas específicos: desafíos
técnicos, problemas socioeconómicos, la relación entre transporte y
uso del suelo, la elaboración de políticas eficaces para fomentar el
desarrollo, niveles de ruido, etc. Y por eso se hace necesario
desarrollar paradigmas para ayudarnos a comprender mejor estos
desafíos y sus dilemas subsiguientes.
En este trabajo entendemos que una de las herramientas que nos
ayudaran a abordar todos estos retos es la Logística Urbana,
entendiendo por ella a la visión sistémica, gestión integral y sostenible
del transporte dentro de las ciudades.
Ilustración 4: La Sostenibilidad Urbana como intersección de la sostenibilidad
global y la creciente urbanizacion.
SOSTENIBILIDAD
GLOBAL URBANIZACION
SOSTENIBILIDAD
URBANA
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 28
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4 LA LOGÍSTICA URBANA EN LA CIUDAD
SOSTENIBLE.
Se ha venido desarrollando diferentes conceptos y paradigmas
en los apartados previos de este trabajo para en esta sección intentar
englobarlos todos bajo una misma visión. Partiendo de lo que es la
Logística, pasando por la aparición de la Logística Urbana y llegando
a los conceptos de sostenibilidad y de sostenibilidad urbana se
pretende llegar a entender mejor la interrelación de todos ellos, sus
sinergias y sus conflictos, y así poder llegar a encontrar soluciones
plausibles y que respeten, en la medida que sea posible, los diferentes
intereses encontrados que surgen al intentar llevar a la practica todo lo
que implica el desarrollo de la Logística Urbana en la ciudad
sostenible.
Otra definición de Logística Urbana que nos acerca un poco más
a esta idea que se pretende desarrollar es: "la disciplina que adopta la
perspectiva de optimizar las actividades de logística y transporte de las
empresas en las zonas urbanas, teniendo en cuenta el entorno de
tráfico, la congestión del tráfico y el consumo de energía en el marco
de una economía de mercado" (Taniguchi et al,, 1999a). En definitiva
la Logística urbana es una disciplina especializada en hacer frente a
los problemas de sostenibilidad encontrados en el transporte urbano de
mercancías.
La literatura científica sobre este tema ha ido creciendo en los
últimos años dada la importancia que tiene para el futuro del planeta.
La investigación en Logística Urbana se realiza para facilitar la
existencia de un sistema urbano de suministro de mercancías eficiente
y un crecimiento económico sostenible. Una de las herramientas que
utiliza la Logística Urbana para realizar dicha función son los modelos
urbanos. Los modelos logísticos de las ciudades funcionan como una
herramienta de previsión para profundizar sobre el estado actual (y
futuro) del transporte de mercancías, del flujo de productos básicos, de
las infraestructuras y de las necesidades de información. Este tipo de
modelos ayudan a crear una base de conocimientos sobre los flujos de
vehículos, los flujos de mercancías, la visión del comportamiento de
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 29
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los diferentes actores involucrados, etc. Esta base de conocimiento se
utiliza para entender y predecir las tendencias y los problemas
logísticos de la ciudad (Escuín et al., 2012; Ruan et al., 2012; Zhou y
Dai, 2012), en un intento de crear medidas políticas e iniciativas
destinadas a mejorar el funcionamiento de la logística de la ciudad.
Se pretende mejorar porque, obviamente, existen problemas que
se deben solucionar. Los problemas relacionados con la Logística
Urbana se hacen visibles a primera vista en el propio tráfico urbano,
pero sus raíces están conectadas a la toma de decisiones de los
diferentes actores que involucra. Modelar el entorno logístico de la
ciudad es importante y necesario, pero no trivial, ya que para obtener
una comunicación eficaz entre los actores involucrados, estos deben
interactuar entre sí y compartir un conocimiento común de la
terminología y los tipos de decisiones que estén tomando en cada
instante. Desde el punto de vista de la semántica, deben utilizar un
lenguaje común (al menos un glosario) con el fin de encontrar una
coordinación entre usuarios, sistemas y redes de comunicación. Por lo
tanto, es importante codificar la semántica de una manera accesible
para que sea fácil de interpretar por parte de los usuarios y que los
usuarios expertos puedan comunicarse entre ellos sobre temas
relevantes (Anand et al., 2012).
4.1 Actores involucrados.
Con el desarrollo de la Logística Urbana, algo que ha sido
ampliamente aceptado y que es una característica clave de esta
disciplina es el elevado número de actores involucrados y la
heterogeneidad de sus necesidades. Esto obliga a una segmentación
muy fina de los servicios propuestos, a menudo obviando incluso el
escalón mínimo de la viabilidad económica (Macario et al., 2008).
Los actores involucrados en el entorno de la logística de las
ciudades tienen cada uno sus propios intereses (ver Tabla 1) y por lo
tanto actúan de forma autónoma, sin ningún tipo de control
centralizado. Por ejemplo, entregas de pedidos pequeños pero
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frecuentes para reducir el coste de inventario, que generan más
molestias por parte de los vehículos de transporte de mercancías. Las
administraciones locales, por otra parte, imponen reglamentos tales
como restricción de peso para mitigar las molestias de los vehículos
de transporte de mercancías disminuyendo así los beneficios de los
transportistas.
Esta situación de poco entendimiento y comunicación es la
mayor fuente de problemas del transporte urbano de mercancías (por
ejemplo, la escasa sostenibilidad económica y ambiental). En
consecuencia, existe una gran necesidad de un enfoque sistémico y
analítico que capte la toma de decisiones de los diferentes actores con
el fin de entender el transporte urbano de mercancías (Allen et al.,
2012; Anand et al., 2011; Cherrett et al., 2012; Stathopoulos et al,
2011 y 2012).
4.2 Políticas adoptadas por las autoridades locales.
Las autoridades vienen considerando tradicionalmente el
transporte de mercancías simplemente como fuente de impactos
negativos en el medioambiente, a menudo derivados de las denuncias
presentadas por los residentes y otros usuarios de la carretera. Como
resultado, las políticas sobre la Logística Urbana de mercancías
Tabla 1: Relación de actores y sus intereses.
Distribuidores
Tráfico
Residentes
Minoristas
Autoridades Locales y Servicios Públicos
Proveedores
Accesibilidad
Gobernabilidad y legislación
Impacto medioambiental (Ruido y calidad del Aire)
Crecimiento del mercado
Rentabilidad
Efectividad de Costes
Actores involucrados Intereses
Productos y Servicios
Impacto medioambiental (Ruido y calidad del Aire)
Competitividad
Rentabilidad
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 31
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tienden a caer en seis categorías (Stathopoulos et al, 2012), que se
expones a continuación con algunos ejemplos:
(I) Políticas basadas en el mercado: estas apuntan a modificar
los precios de mercado de los bienes cuya producción y/o
consumo generan costes externos negativos (Maggi, 2007).
La ecotasa por congestión representa una medida
económicamente atractiva y que repercute positivamente en
la congestión del trafico en los centros de las ciudades
(Rotaris et al., 2010). Sin embargo políticas de fijación de
precios al transito del trasporte de mercancías requiere un
entendimiento previo de las funciones complementarias, y a
veces contradictorias, de los transportistas y receptores
(Holguín-Veras et al., 2006).
(II) Políticas reguladoras: se refieren a las normas y
reglamentos, aplicados por un sistema de control o por las
autoridades locales. Las ventanas temporales y las
restricciones de acceso, como las ventanas temporales de
acceso, son las medidas utilizadas más frecuentemente (Comi
et al., 2010; Van Duin y Munuzuri, 2006). Los resultados de
estudios sobre varias ciudades europeas sugieren que la
regulación específica sobre el medio ambiente para la entrada
de transporte es una de las maneras más eficaces para reducir
las emisiones (Dablanc, 2008).
(III) Políticas de uso del suelo: estas ejercen un gran impacto en la
logística de la ciudad, y suelen zonificar las actividades
económicas y las no económicas, como la concentración de
las actividades comerciales que puede facilitar la
racionalización de las entregas, beneficiando así tanto a los
operadores como a los residentes (Maggi, 2007). En general,
el análisis de los sistemas logísticos como entidades
complejas y espacialmente relacionadas es un enfoque cada
vez más aceptado (Hesse y Rodrigue, 2004; Taylor y Sloman,
2008; Allen et al., 2012). Un reto importante es el análisis de
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 32
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la interacción entre el transporte de mercancías y los
movimientos de personas (Russo y Comi, 2011).
(IV) Políticas sobre las infraestructuras: tienen por objeto
fomentar el cambio del modo de transporte, se intenta
erradicar el dominio de la carretera como principal medio de
transporte de mercancías. Una de las políticas más corrientes
para racionalizar el flujo de mercancías son las plataformas
logísticas orientadas a consolidar las entregas y las recogidas
(Marcucci y Danielis, 2008). Aunque la sostenibilidad de
estos centros de distribución depende de un delicado
equilibrio entre los incentivos privados y públicos, de tal
modo que se observa una disminución progresiva de la
participación de los distribuidores privados, debido a la baja
rentabilidad y la falta de apoyo de los responsables políticos
locales (Visser et al., 1999).
(V) Políticas basadas en la información: este tipo de medidas se
centran en el intercambio de información entre los agentes,
con el objeto de apoyar la programación y la planificación de
las rutas de los vehículos de mercancías (por ejemplo,
actuando en tiempo real ante la presencia de atascos)
(Giannopoulos, 2002).
(VI) Políticas de gestión: llevadas a cabo por agentes privados y
públicos, y están destinadas a promover la cooperación entre
los operadores.
Esta relación nos muestra ejemplos de como no se han
desarrollado políticas coherentes sobre la Logística Urbana en la
misma medida que se ha hecho en el transporte de pasajeros.
Sin embargo en la última década, muchas autoridades urbanas
han comenzado a centrar su atención en mayor medida sobre la
eficiencia y la sostenibilidad de la Logística Urbana, debido a su
importancia económica. Esto ha llevado a que se realicen algunos
esfuerzos en desarrollar estrategias y planes de Logística Urbana en
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 33
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algunas ciudades, así como proyectos de investigación, estudios y
planes de operación. Estos incluyen la implementación de centros de
consolidación urbana en algunas ciudades europeas, incluyendo
alguna española, el establecimiento de asociaciones de calidad del
transporte de mercancías, el desarrollo de las operaciones de carga y
descarga fuera del horario para no influir en el tráfico, el uso variable
de las vías en determinadas horas (Barcelona), el uso de triciclos
eléctricos para realizar las entregas de paquetería en las zonas
céntricas de ciudades como Londres, París y Bruselas, y el uso de
consignas y puntos de consolidación en ciudades alemanas, francesas
y belgas (Allen et al, 2007 y 2010; Dablanc, 2010; Dasburg y
Schoemaker, 2008; Frosini et al., 2005; INRETS, 2010; Munuzuri et
al., 2005; Stantchev y Whiteing, 2006; Transport for London, 2007).
Cabe destacar, en contra de todo esto, la falta de políticas de
recopilación de datos por parte de las autoridades públicas acerca de
las operaciones de Logística Urbana, con la excepción de recuentos de
tránsito de vehículos que aportan poca información. Esto da lugar,
típicamente, a que las autoridades locales tengan una visión bastante
limitada de los patrones del transporte urbano de mercancías
impidiendo con esto el desarrollo de estrategias y políticas adecuadas.
Ante la visión de todo esto, y haciendo un ejercicio de reflexión
se puede llegar a la conclusión de existe la necesidad de estudiar el
efecto de estas políticas, en términos de la vida real, sobre los
operadores logísticos, y ver su aceptabilidad y sus reacciones ante
ellas. Porque se puede presuponer que algunas de ellas perjudiquen en
exceso a estos, en pro de disminuir los impactos sobre la ciudad,
haciéndose así necesario medir estos efectos para poder equilibrar
mejor los intereses frente a los costes de cada uno de los actores
involucrados. Y en esta dirección es por donde transita este trabajo.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 34
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4.3 Logística urbana de mercancías en el centro
histórico de Sevilla.
A continuación se concreta el análisis de la Logística Urbana en
la ciudad objeto de estudio de este trabajo.
4.3.1 Problemática.
La posición del centro histórico de Sevilla como centro
comercial, de negocios y turístico de la ciudad implica una ingente
afluencia diaria de personas, vehículos y mercancías. Los principales
problemas a los que se enfrenta el transporte de mercancías en el
centro de la ciudad pueden ser resumidos de la siguiente manera:
Colapso de las zonas de carga y descarga, tomadas por parte
de vehículos privados, imposibilitando las tareas propias de
los transportes de mercancías.
Incompatibilidad de los horarios de apertura de los comercios
con los horarios definidos para el acceso de vehículos de
mercancías al centro histórico, imposibilitando una eficaz
gestión de la distribución de las mercancías.
Mala accesibilidad de la zona, congestionada y con muchas
zonas peatonales.
Esta situación planteada en la ciudad de Sevilla es perfectamente
paralela a la encontrada en otras ciudades españolas. En general, por
parte de los proveedores, se realiza una distribución urbana de
mercancías centrada en el día a día, pero no demasiada Logística
Urbana. Y desde el punto de vista de la oferta, los problemas son
tratados independientemente desde cada compañía.
4.3.2 Soluciones posibles.
Desde el punto de vista de todos los grupos implicados en esta
problemática, entiéndase como tal a transportistas, receptores,
residentes y administración local, y después de estudiar las posibles
soluciones planteadas en otras ciudades se exponen algunas de ellas:
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 35
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Repartos nocturnos: La intención de esta medida es evitar la
interferencia entre el tráfico privado de la mañana y el
transporte de mercancías, realizando este último durante la
noche. Ya que es imposible cambiar los hábitos horarios de
las personas que utilizan el coche para ir a trabajar al centro,
quizás sería posible cambiar el horario del movimiento de
mercancías.
Road pricing: El establecimiento de peajes a la circulación de
vehículos por determinadas zonas de la ciudad es un método
“agresivo” para disminuir la congestión en las áreas urbanas
más sobrecargadas. Consiste en cobrar una cantidad (a
determinar) por utilizar determinadas rutas o acceder a
determinadas zonas. Económicamente, responde a un intento
de internalizar las externalidades provocadas por el hecho de
circular con un vehículo por áreas densamente saturadas
(congestión, contaminación, acaparamiento de
aparcamientos...).
Reparto conjunto: medidas que buscan el funcionamiento
conjunto de varios transportistas, dentro de determinadas
parcelas de la distribución urbana.
Lanzaderas: Esta medida persigue la introducción en el
centro de la ciudad de una serie de “zonas lanzadera”, que
típicamente serían aparcamientos reservados para las
furgonetas de mercancías, a los que podrían acceder a
primera hora de la mañana. Desde ellos, la entrega final se
realizaría a pie o utilizando vehículos alternativos. Con
respecto a este tipo de solución existe un trabajo previo sobre
la ciudad de Sevilla (Muñuzuri et al., 2012a)
Terminal urbana: Las terminales urbanas son pequeños
centros de transbordo, y quizás de almacenamiento, situados
dentro de la ciudad, cerca de las zonas de elevada densidad
comercial y que precisan por tanto de abundantes envíos de
mercancías. En ciudades grandes pueden servir de
complemento a los centros de transporte de mercancías
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 36
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situados en las afueras, y en ciudades pequeñas pueden
sustituirlos.
Sistemas de información en tiempo real: La base de cualquier
sistema de gestión en tiempo real de una flota de transporte
urbano de mercancías está en la disponibilidad de
información actualizada sobre el estado del tráfico. Esta
información debería hacerse disponible a través de internet a
todas las empresas de transporte de mercancías, y en general
a cualquier vehículo que circule por la ciudad.
Gestión dinámica de zonas de carga y descarga: Se contempla
aquí la introducción de un sistema para optimizar el uso de
las zonas de carga y descarga, de manera que se garantice su
exclusividad para el uso de vehículos de transporte de
mercancías. Igualmente, este sistema garantizaría la rotación
de vehículos en las zonas de carga y descarga, evitando el
estacionamiento indefinido de vehículos de reparto en ellas.
Ventanas temporales de acceso: Esta medida consiste en
establecer intervalos temporales durante los cuales el acceso
a las zonas céntricas de la ciudad está permitido para los
vehículos de transporte de mercancías. Estos intervalos
suelen estar situados al principio de la mañana y de la tarde, y
se pretende con ellos separar las horas de reparto de
mercancías y las horas de máxima afluencia al centro de
compradores, turistas, etc. Además esta medida se ha
implantado en la ciudad caso de estudio de este trabajo, por
lo que se esta hablando de una política real que tiene
consecuencias.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 37
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5 PROBLEMA DE ESTUDIO.
5.1 Presentación del problema.
Se considera un problema de optimización de rutas sobre un
grafo , donde denota al conjunto de nodos que lo componen
y L el conjunto de arcos que unen dichos nodos.
En el conjunto de nodos existe un único nodo d con nivel de
oferta mayor que cero (deposito), un subconjunto de nodos con nivel
de demanda mayor que cero (clientes), y otro subconjunto ̅ de nodos
que se suponen con oferta y demanda cero. Se sabe que
( ̅) .
Un número de vehículos V (donde V es una variable) viajan a
través del grafo visitando los diferentes clientes, con un único
vehículo por cliente. No consideramos restricciones de capacidad en
los vehículos, lo cual es una hipótesis realista dentro del campo de las
entregas de mercancías urbanas, donde los vehículos rara vez van
llenos (Muñuzuri et al., 2005).
El problema se incluye dentro de un horizonte temporal
predefinido y que corresponde a las horas de trabajo de un día, y el
objetivo del problema es minimizar el coste (en términos temporales)
y el número de vehículos utilizados en el transporte de varias
mercancías desde el nodo hacia cada uno de los nodos del conjunto
, pasando para ello por los nodos que sea necesario del conjunto ̅ .
Este objetivo múltiple se encuentra a menudo en la literatura de los
VRP (Calvete et al., 2007). La función objetivo es por lo tanto:
(∑
) ∑
donde es un coste fijo por cada vehículo adicional (el primer
vehículo no está penalizado) y es igual a 1 si el vehículo viaja
desde el nodo al nodo , y 0 en caso contrario.
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Así se definen también un conjunto de costes temporales
asociados a cada uno de los arcos del grafo. Estos costes son función
únicamente del tránsito por los arcos y no están relacionados con la
cantidad de mercancía que se transporta por ellos. Así se incurrirá en
el coste cuando se transite del nodo al nodo .
Además se computará un coste único , también en términos
temporales, en el que se incurrirá cada vez que uno de los vehículos
pase por uno de los nodos del subconjunto .
Se considera también, dentro del conjunto , un subconjunto
de nodos que tiene asociados una serie de restricciones. Estas son que
no se podrá transitar por ellos ni permanecer en ellos durante el
transcurso de una ventana temporal ( ), la cual obviamente será
menor que el horizonte temporal. Se supone también que
y que ̅
Se puede ver un esquema del problema en la ilustración 5.
Ilustración 5: Esquema de la ciudad.
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5.2 Modelos de Logística Urbana.
Dado el número y complejidad de los actores que intervienen y
sus intereses, y de las operaciones que se llevan a cabo, dentro de la
Logística Urbana, las herramientas de toma de decisiones que se
utilizan se basan sobre todo en el modelado. Y dependiendo del tipo
de decisiones que se quieran tomar y a que escala del problema, los
modelos que se utilizan en la literatura científica son muchos y de
muy diferente tipología.
En los últimos años, la importancia de las herramientas de
soporte de decisiones, teniendo en cuenta los diferentes actores
involucrados en la logística urbana ha aumentado (Taniguchi et al.,
2010). Una de las últimas aportaciones en este campo son los Modelos
basados en Agentes. Este tipo de modelos intenta solucionar el
problema del entendimiento entre los diferentes actores involucrados y
sus intereses encontrados. Los Modelos basados en Agentes (ABM)
pueden ser una herramienta valiosa para los investigadores por su
fuerte capacidad de capturar el comportamiento dinámico de dichos
actores de forma individual y de sus interacciones (Getchell, 2008).
Estos modelos se desarrollan para evaluar el impacto potencial de las
diferentes políticas en el dominio Logística Urbana (Donnelly, 2009;
Kolck, 2010), y son una herramienta de gran alcance, sin embargo, el
esfuerzo humano necesario para desarrollarlos es enorme,
especialmente cuando las múltiples partes interesadas tienen que ser
tenidas en cuenta (Tamagawa et al., 2010).
Pero en este trabajo nos centraremos en otro tipo de modelos.
Son modelos que tienen un enfoque más particular (se centran en el
propio flujo de mercancías) que los anteriormente mencionados y que
suelen formar parte de algún sistema de soporte de decisiones
destinado a las administraciones públicas y a los profesionales con el
que hacer frente a las ya mencionadas molestias originadas por la
Logística Urbana (principalmente la congestión del tráfico, las
emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación del aire
y suelo). Estos sistemas se basan principalmente en el modelado,
optimización, simulación y procedimientos de evaluación. El
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modelado de la demanda de transporte es el principal tema en el que
se investiga dentro de la Logística Urbana (Ambrosini et al., 2008).
Existen dos variantes principales de modelos de este tipo, según
González-Feliu et al. (2012), aunque existen otras clasificaciones más
complejas dentro de la literatura científica (Zhou y Dai, 2012):
Los derivados de los modelos clásicos de transporte de
mercancías (Russo y Comi, 2010) y que se adaptan a una
distribución urbana por lo general. Dentro de este tipo se
pueden distinguir dos subtipos, los modelos Macro y los
Micro. Los primeros suelen usar estimaciones y matrices
de Origen/Destino, y los segundos suelen ser modelos
basados en las rutas.
Los modelos basados en encuestas (Hunt y Stefan, 2007;
Routhier y Toilier, 2010).
Los modelos basados en rutas utilizan principalmente el
problema de enrutamiento de vehículos (Vehicle Routing Problem,
VRP), ya ampliamente estudiado (Toth y Vigo, 2002; Golden et al,
2008, Perboli et al., 2008, Groër et al., 2010; Eksioglu et al., 2009).
Este problema presenta diversas variantes, que intentan hacer frente a
las limitaciones de la vida real y a los sistemas de distribución que
intenta modelar.
En las zonas urbanas congestionadas, las variantes principales
del VRP generalmente utilizadas son los que se comentan a
continuación.
La primera es el VRP con ventanas temporales (VRPTW),
donde estas ventanas se utilizan para representar la importancia de la
hora de llegada de las mercancías (Bräysy et al., 2005a y 2005b;
Deflorio et al., 2012; Garcia-Najera y Bullinaria, 2011; Li et al.,
2010). En este contexto, una ventana de tiempo (TW) se define como
el intervalo de tiempo dentro del cual un vehículo deberá llegar a un
nodo. El VRPTW presenta una gran variedad de sub-variantes, como
el VRP con el ventanas temporales “semi soft” donde se aplica una
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penalización en el precio de transporte si la TW no se respeta (Qureshi
et al., 2009 y 2010; Taş et al., 2013), el VRP con ventana temporal
dinámica (Taniguchi et al, 1999b, 2001; Taniguchi y Thompson,
2002), donde los tiempos de viaje evolucionan en el tiempo, o el VRP
con ventanas temporales de acceso (VRPATW), donde las
limitaciones de tiempo están asociados a una zona de acceso y no a un
cliente al que servir (Quak y De Koster, 2006).
En el transporte urbano de mercancías también se utiliza el VRP
multi-depósito (Toth y Vigo, 2002; Escuín et al., 2012), donde existe
más de un depósito, o variantes del VRP para resolver el problema de
la localización (Nagy y Sahli, 2005) y los problemas de recogida y
entrega (Berbeglia et al., 2007).
También existen modelos basados en encuestas que desarrollan
un modelo de generación de viajes a partir de los datos recogidos,
como el de Muñuzuri et al., (2010 y 2012c), es decir se mueven en
una línea intermedia entre los dos tipos de modelos antes
mencionados. En estos trabajos se obtiene una estimación de una
matriz origen-destino para el transporte de mercancías en una ciudad
como Sevilla, mediante datos recogidos en encuestas y resolviéndose
la distribución de viajes a través de la maximización de la entropía.
Algunos autores utilizan modelos que estudian el impacto de
los factores geográficos, demográficos, ambientales y de las políticas
implantadas por las autoridades locales (Allen et al., 2012; Taniguchi
et al., 2010). Estos trabajos se centran tanto en análisis teóricos o
conceptuales sobre la propia distribución o morfología de la ciudad
(Crainic et al, 2010; Kunze, 2004; Taniguchi et al, 1999a) o en la
aplicación de aspectos relacionados con las ciudades de tamaño
medio-grande, pero sólo desde la perspectiva de la autoridad pública
(Larrañeta et al, 1999; Qureshi y Hanaoka, 2006).
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5.3 Enfoques previos sobre el problema
Centrándonos ahora en la solución planteada en este trabajo,
cabe decir que está dentro de la gran familia VRP (Laporte, 2009). Las
técnicas de investigación operativa que se vienen aplicando en este
campo se centran cada vez más en manejar problemas de planificación
de entregas de mercancías en zonas urbanas (Crainic et al., 2004;
Ruan et al., 2012). La optimización de rutas de vehículos en las
ciudades, debido a sus características específicas, por lo general se
asocia con el TDVRP (Donati et al., 2008; Kok et al., 2012;
Malandraki y Daskin, 1992), con enrutamiento dinámico de vehículos
en tiempo real (Fleischmann et al., 2004; Gendreau et al., 1999) o con
una combinación de ambos planteamientos (Chen et al., 2006).
También mediante un análisis de varios casos de estudios, Figliozzi
(2010) evaluó la influencia de la congestión urbana en el coste de los
viajes de vehículos de transporte.
Pero las investigaciones más parecidas al trabajo que nos ocupa
se pueden encontrar en dos artículos recientes:
Quak y De Koster (2009), por un lado, que analizan la
influencia de las ventanas temporales de acceso en un
escenario multi-ciudad usando un VRPTW resuelto con
paquete estándar de software comercial.
Conrad y Figliozzi (2010), por otro lado, que estiman el
efecto de la congestión en la planificación de rutas para
entregas urbanas con un enfoque que utiliza un TDVRP.
Y en este trabajo comparamos nuestro VRPATW con estos
planteamientos (teniendo en cuenta que las restricciones de acceso son
equivalentes a una la congestión infinita), mostrando así que se
requiere un desarrollo específico, tal y como se describe aquí, cuando
se considera un escenario de una única ciudad con muchos clientes.
Como motor de resolución se ha utilizado un algoritmo genético
estándar para determinar el efecto de las ventanas de acceso temporal
en el enrutamiento y programación de una flota. Aunque los
algoritmos genéticos están entre las mejores herramientas analíticas de
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resolución de problemas de enrutamiento (Gendreau et al., 2008;
Golden, Raghavan, y Wasil, 2008; Toth y Vigo, 2002), incluyendo el
VRPTW (Caramia y Onori, 2008; Zhao et al., 2008) y el TDVRP
(Duan et al., 2010; Jung y Haghani, 2001), nuestro objetivo aquí no
era metodológico sino práctico, y se utiliza este algoritmo
simplemente como una herramienta para estimar los efectos de las
políticas restrictivas implantadas en las ciudades. Algorítmicamente
hablando, se entiende que la principal contribución metodológica
radica en el cálculo de la función de Fitness, diseñado específicamente
para las características del VRPATW.
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6 ALGORITMO DE RESOLUCIÓN.
A continuación se describe el esquema general del algoritmo
genético (véase diagrama de flujos en ilustración 6) utilizado para
resolver los diferentes problemas que deseamos comparar. Esta
estructura general es compartida por los tres problemas siendo el
Fitness la parte diferenciadora de cada uno de ellos.
Al iniciar el algoritmo se genera la topología de la red, a
continuación se generaran en dicha red los nodos que serán paradas y
el nodo que será el nodo inicial. Cabe decir que cada nodo tiene
asignado un cardinal que lo define y diferencia de los demás.
Posteriormente se realiza un cálculo de las rutas mínimas entre
el nodo inicial y las paradas, además de las rutas mínimas de cada
parada al resto de ellas. Esta información se utilizará posteriormente
en el algoritmo.
Después de estos pasos comienza el algoritmo genético
propiamente dicho (en gris). Se inicia con la generación de la
población inicial. Esta consiste en una matriz que almacena por filas
los individuos solución, los cuales albergan los cardinales de todas las
paradas ordenadas aleatoriamente. En cada individuo el orden en que
estén dispuestas las paradas indica el orden en que las recorrerá el
vehículo, es decir la ruta a seguir.
Ilustración 6: Esquema general del Algoritmo.
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A continuación se le aplica el Fitness a esta población inicial,
con esto obtenemos el valor del coste de cada ruta definida por cada
individuo.
Seguidamente se realiza el cruce de individuos y la mutación
con lo que se genera una población nueva de descendientes de igual
tamaño a la inicial.
El siguiente paso es aplicarle el Fitness a la población de
descendientes y obtener el valor del costo temporal de sus rutas.
La selección por Ranking ordena los individuos de las dos
poblaciones, con respecto al valor del Fitness, de menor a mayor. Y
asignándole una probabilidad decreciente a cada uno de ellos, de tal
forma que el individuo con menor valor de Fitness tiene la
probabilidad mayor, realiza la selección de individuos para quedarse
finalmente con tantos como tenia la población inicial.
Según un criterio que se basa en lo cerca que se encuentren el
menor valor del Fitness y el valor del Fitness Medio de toda la
población, se generará, en este momento del proceso, una Población
Nueva en la que sólo permanecerán los tres mejores individuos de la
última población implementada. El resto de individuos se generará
aleatoriamente. Con esto se pretende no caer en máximos locales e
intentar ampliar la zona de búsqueda de soluciones.
Como herramienta de parada del algoritmo se utilizará un
contador que es función del tamaño de la población que se use en la
implementación. El valor de este contador llevará al algoritmo a
repetir el proceso volviendo al paso del cruce o a finalizarlo
devolviendo de esa manera el menor valor del Fitness conseguido en
el proceso.
Se expone en los siguientes subapartados algunas aclaraciones
necesarias de los operadores más importantes utilizados por el
algoritmo genético, empezando por los operadores compartidos como
son el Cruce, la Mutación y la Selección por Ranking y terminando
con el Fitness específico para cada problema.
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6.1 Cruce.
El tipo de operador de cruce que se ha elegido para este
algoritmo genético es el basado en dos puntos. Se agrupan los
individuos de la población de dos en dos. Dentro de cada par de
individuos se eligen aleatoriamente dos puntos de cruce y se
intercambian las paradas comprendidas entre estos puntos de un
individuo con otro. Esta operación se realiza con la totalidad de la
población generándose así una población de descendientes del mismo
tamaño que la anterior.
Al realizarse esta operación, como es conocido, se produce una
duplicidad de paradas en los descendientes, cosa que no es admisible.
Para solucionar esto se buscan las paradas repetidas y se sustituyen
por las paradas que no estén en el individuo.
6.2 Mutación.
En relación a este operador básico del algoritmo genético se ha
diseñado de forma que se seleccionan los individuos a mutar según
una probabilidad función de la tasa de mutación seleccionada. Esta
tasa de mutación se ha tomado fija y además es uno de los parámetros
seleccionados del algoritmo genético.
De esta forma se seleccionan los individuos que van a ser
mutados en función de la tasa de mutación, dicha mutación consiste en
la elección de forma aleatoria de dos paradas dentro de cada individuo
las cuales son intercambiadas de posición una con la otra. Así se
generan individuos casi idénticos pero con dos paradas cambiadas.
6.3 Selección por Ranking.
El operador de selección se ha basado en la función de selección
proporcional. En la que cada individuo tiene una probabilidad de ser
seleccionado, como padre de la siguiente generación, que es
proporcional al valor del su Fitness.
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De esta manera la población anterior de padres y la de sus
descendientes es ordenada, de menor a mayor, por el algoritmo según
su valor de Fitness. Y posteriormente se le asigna a cada individuo un
valor de probabilidad gradiente que va desde el valor unidad para el
mejor individuo de las dos poblaciones, al valor cero que se asigna al
peor individuo. Con esto se asegura seleccionar al mejor individuo y
desechar al peor para la siguiente generación de padres, además de
retrasar de alguna manera la rápida convergencia de las poblaciones
que suele ocurrir en este tipo de algoritmos.
6.4 Fitness.
Dada la novedad del problema, se iniciará este apartado con un
estudio de la casuística del problema y de cómo debería actuar el
algoritmo para resolverlo de forma más óptima y sin infringir ninguna
de sus restricciones. Terminará con la explicación más detallada del
propio Fitness y su funcionamiento.
6.4.1 Casuística.
Previo al análisis de la casuística del problema se definirán los
conceptos y nomenclaturas utilizados.
Con respecto a la ventana temporal se definirán los tiempos:
Tiempo de Ventana Abierta, es decir este el tiempo donde
la ventana temporal deja de ser efectiva.
Tiempo de Ventana Cerrada, es decir, este es el tiempo en
el que la ventana temporal empieza a ser efectiva.
En relación al horizonte temporal, que se considera de un día o
una jornada laboral, se definen:
Tiempo cero o inicio del día o jornada laboral.
Tiempo final o final del día o jornada laboral.
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Representando la recta del tiempo en la ilustración 7 se pueden
ver los tiempos definidos de la siguiente forma:
El coste modeliza el hecho de que el vehículo al llegar a la
ubicación del cliente se detiene para realizar la descarga de la
mercancía, por lo que se debe distinguir un tiempo de llegada y otro
de salida en el paso por cada uno de los nodos del subconjunto C de
cara al análisis y resolución del problema. Estos tiempos se han
denominado:
Tiempo de llegada a la parada “ ”.
Tiempo de salida de la parada “ ” hacia la parada “ ”.
Volviendo a la recta del tiempo se puede representar como se
observa en la ilustración 8, denotando con el cliente o parada “ ”.
Una vez definido el problema, la ventana temporal, la zona
restringida y la nomenclatura utilizada se pasa a analizar la casuística
del problema. Esto es, empezando por la descripción del caso general
de paso de una parada a otra, se irá describiendo los posibles casos
que se producirán en el transcurso de la ruta de reparto y su
Ilustración 7 : Recta del tiempo.
Ilustración 8: Representación de la Parada "i".
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interacción con la ventana temporal y la zona restringida, además de
cómo deberá actuar el algoritmo ante cada uno de ellos.
6.4.1.1 Caso General
El vehículo comienza en el nodo inicial o deposito en el tiempo
cero , entonces el algoritmo deberá buscar la primera parada
definida por el algoritmo genético y almacenar el tiempo transcurrido
en el trayecto de un lugar a otro. A este tiempo se le suma el coste h
de descarga generando así los dos parámetros temporales que definen
a cada parada. Posteriormente el algoritmo debe revisar si dicha
parada está en la zona restringida, si es así debe continuar verificando
si la ventana temporal está abierta o cerrada actuando en consecuencia
como explicaremos posteriormente. Una vez hecho estos pasos se
recalcula el coste de la ruta (en términos temporales) y se pasa a la
siguiente parada para volver a aplicarle el mismo procedimiento. Este
proceso se repite hasta completar todas las paradas del día o hasta que
se llegue al final del día sin completarse estas, en tal caso se recurrirá
a un nuevo vehículo. Este iniciará su ruta, con tiempo cero pues se
considera que sale al mismo tiempo que el primero, desde el nodo
inicial y su primera parada será la siguiente, refiriéndose al orden
establecido por el algoritmo genético, a la última que realizó el
vehículo anterior. Con los nuevos vehículos que fuesen necesarios se
repite el proceso.
6.4.1.1.1 Entrada en la Zona Restringida
Se supone el caso de una parada “ ” fuera de la zona restringida
y otra parada “ ” dentro de dicha zona (Denotada así por el
superíndice “ ”).
En la ruta seguida por el vehículo de una parada a otra, en busca
de un óptimo análisis, se deben distinguir dos parámetros. La distancia
recorrida se divide en dos para diferenciar la parte del trayecto
realizado fuera y la realizada dentro de la zona restringida. Aunque se
denote estos parámetros como “distancias” no olvidamos que estamos
trabajando en unidades temporales.
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Distancia recorrida fuera de la zona restringida.
Distancia recorrida dentro de la zona restringida.
Zona Restringida.
En la ilustración 9 se puede ver un esquema aclaratorio de los
conceptos arriba expuestos.
Así en este caso se pueden distinguir varias situaciones
dependiendo del estado de la ventana temporal.
6.4.1.1.1.1 Con la ventana temporal abierta.
En este caso la asignación de la parada sigue el procedimiento
general como se puede ver en la ilustración 10.
Ilustración 9: Entrada en la Zona Restringida.
Ilustración 10: Entrada en la ZR con la VT abierta.
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6.4.1.1.1.2 Con la ventana temporal cerrada.
Suponiendo que la ventana temporal se cierra en el trayecto de
un nodo a otro, y como se observa en la ilustración 11, se llega a una
situación inadmisible, ya que el vehículo estaría en la zona restringida
con la ventana temporal cerrada.
En este caso el vehículo debe esperar en la parada anterior hasta
que la ventana temporal se vuelva a abrir y se pueda circular por la
zona restringida. Así el algoritmo deberá revisar hacia atrás para
buscar la anterior parada y verificar que no se encuentra en la zona
restringida, y seguidamente llevarse hacia delante en el tiempo la
parada “ ” haciendo que coincidan el tiempo de ventana abierta
con el momento en que el vehículo entra en la zona restringida (véase
ilustración 12). Con esto se asegura que el vehículo no se encuentre en
la zona restringida mientras la ventana temporal está cerrada.
En busca de reducir el tiempo de la ruta del vehículo, aunque se
modifique el tiempo de inicio de esta, el algoritmo deberá desplazar en
el tiempo la parada anterior, que no se encuentra en la zona
restringida, llevándola hacia delante junto a la parada “i+1”. Este
mecanismo del algoritmo se representa en la ilustración 13.
Ahora, partiendo del caso que se ha descrito anteriormente, se
realizará un estudio en profundidad para poder encontrar todos los
posibles casos en que se puede incurrir cuando el vehículo entra en la
zona restringida y como debería actuar en consecuencia el algoritmo.
Ilustración 11: Entrada en la ZR con la VT cerrada.
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En el caso de que existan varias paradas consecutivas dentro de
la zona restringida y la ventana temporal se cierre cuando se
transcurre por ellas el algoritmo deberá realizar los siguientes pasos:
Primero revisar hacia atrás hasta encontrar la primera parada
que se encuentre fuera de la zona restringida (Parada
Referencia), que será en la que se podrá esperar a que se abra
la ventana. Y después debe mover hacia delante, tal y como
se ha descrito arriba, todo el grupo de paradas que están
Ilustración 12: Reubicación de la Parada fuera de la VT.
Ilustración 13: Desplazamiento hacia delante de la parada anterior.
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dentro de la zona restringida para dejarlas fuera de la ventana
temporal (véase ilustración 14).
o Esta operación, dependiendo del número de paradas
desplazadas hacia delante, puede encontrarse con que al
ir actualizando los nuevos tiempos de cada parada se
vea superado el tiempo fin del día . Entonces se
almacenará la ruta anterior con las paradas que queden
dentro del horizonte temporal y se iniciaría otra ruta
con un nuevo vehículo que deberá recorrer las paradas
que no pudieron ser cubiertas por el vehículo anterior.
Segundo el algoritmo deberá mover hacia delante la parada
referencia y las que se encuentren antes que esta. Esta parada
en el caso más extremo podría tratarse de la sede de la
empresa. Al realizar esta operación el algoritmo podrá
encontrarse con varias posibles situaciones:
o Que justo antes de la parada de referencia existan una o
varias paradas que se encuentre dentro de la zona
restringida, como se observa en la ilustración 15, en
cuyo caso el algoritmo deberá desplazar hacia delante
todas las paradas anteriores haciendo coincidir el
tiempo de entrada de la parada de referencia menos la
Ilustración 14: Reubicación de un grupo de paradas dentro de la zona
restringida.
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distancia fuera de la , con el tiempo de ventana
cerrada:
.
o Que detrás de la parada de referencia existan varias
paradas fuera de la , y antes que estas, otra dentro de
la . En tal caso el algoritmo deberá desplazar hacia
delante todas las paradas anteriores, siempre dejando
fuera de la ventana temporal las que están en la ;
como se ve en la ilustración 16.
Ilustración 15: Desplazamiento hacia delante de una parada fuera de la ZR
precedida por un grupo de paradas dentro de ella.
Ilustración 16: Desplazamiento hacia delante de un grupo de paradas fuera de la
ZR precedidas por una parada dentro de ella.
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6.4.1.1.2 Salida de la Zona Restringida
Se supone una parada “ ” dentro de la zona restringida y una
parada “ ” fuera de la zona restringida, véase esquema en
ilustración 17.
Se vuelve a distinguir dos partes en el trayecto de un nodo a
otro, una dentro de la zona restringida y otra fuera. Los posibles casos
que se pueden dar dependiendo del estado de la ventana temporal son:
La ventana temporal abierta: En este caso la asignación de
la parada sigue el procedimiento general sin alterar ningún
parámetro, como se observa en la ilustración 18.
Ilustración 17: Salida de la Zona restringida.
Ilustración 18: Salida de la ZR con la VA.
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La ventana temporal se cierra durante el trayecto: se
supone que la ventana temporal se cierra durante el trayecto de
un nodo a otro pudiéndose distinguir dos casos posibles.
o Se cierra cuando se ha salido de la zona restringida:
En este caso la asignación de la parada sigue el
procedimiento general sin alterar ningún parámetro (ver
ilustración 19).
o Se cierra cuando se está en la zona restringida: Es un
caso inadmisible, como se puede observar en la
ilustración 20.
Así que el algoritmo deberá buscar en las paradas anteriores a la
“ ” hasta encontrar la primera que no se encuentre en la zona
restringida para posteriormente llevársela hacia delante en el tiempo
justo después de que la ventana temporal se vuelva a abrir. La parada
“ ” se asignará después con respecto a la nueva posición de la
parada “i”. Se puede ver un esquema aclaratorio en la ilustración 21.
Posteriormente, al igual que en los casos anteriores, el algoritmo
buscaría hacia atrás en las paradas para ver si puede traer hacia delante
alguna parada anterior a la “ ”. Como se ha visto en los casos
anteriores el algoritmo deberá verificar que la parada donde se espera
que se abra la ventana temporal no esté en la zona restringida, además
Ilustración 19: Salida de la ZR con VT cerrando durante el trayecto. Caso admisible.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 57
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de verificar que con las paradas adelantadas en el tiempo no se
sobrepase el tiempo fin del día.
Ilustración 20: Salida de la ZR con VT cerrando durante el trayecto. Caso
inadmisible.
Ilustración 21: Reubicación de la parada dentro de la ZR y desplazamiento de la parada
posterior.
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6.4.2 Fitness.
Una vez definidos los casos generales y el modo en que en ellos
debería actuar el algoritmo, se pasará a exponer de manera más
profunda la estructura del Fitness. Se expone el diagrama de flujos
esquemático del Fitness en la ilustración 22.
Al comienzo del algoritmo se inicia ruta vacía, que consiste en
un vector donde se almacenaran los tiempos de entrada y salida de
cada parada después de ser calculados y ajustados por el Fitness del
algoritmo. Seguidamente se llama al algoritmo genético y este nos
devuelve el individuo que se va a evaluar, se selecciona la primera de
sus paradas, a la cual se le realizara la pregunta de si está en la zona
restringida.
Ilustración 22: Esquema general del Fitness del Algoritmo Genético.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 59
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Si la respuesta es NO, el algoritmo pasa al Bloque N. Este
bloque explora las paradas anteriores y verifica, si la anterior
a la que estamos estudiando estuviera en la , que la
ventana temporal no se cerrara durante el camino de una a
otra de forma no apta. Y actúa en consecuencia si esto sucede
modificando los tiempos de las paradas correspondientes.
Cuando termina este proceso el Fitness continua a Calcular
costo de ruta.
Si la respuesta es SI, el Fitness sigue con la pregunta de si la
ventana temporal está cerrada.
o Si la respuesta es SI, el algoritmo pasa al bloque J-K.
Este bloque explora las paradas anteriores en busca de
la primera parada que no se encuentre en la zona
restringida, para colocar delante de la ventana temporal
las paradas que corresponda y arrastrar hasta donde
pueda las paradas anteriores a estas, de la forma
descrita en apartados anteriores.
o Si la respuesta es NO, el algoritmo pregunta si durante
el paso del vehículo por la parada anterior a la que se
está estudiando la ventana temporal estaba cerrada.
Esto se hace para verificar que el vehículo entra en la
zona restringida con la ventana temporal abierta.
Si la respuesta es SI, el algoritmo pasa al Bloque
J-K para que verifique que el vehículo ha entrado
en la zona restringida con la ventana abierta, y si
no lo ha hecho desplaza las paradas explorando
hacia atrás y actualizando los nuevos tiempos de
estas.
Si la respuesta es NO, se calcula el coste de la
ruta que se lleva recorrida.
Posteriormente se verifica que no se haya sobrepasado el tiempo
fin del día.
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Si se ha sobrepasado, se inicia una nueva ruta con un
vehículo nuevo. Como primera parada para esta nueva ruta se
asigna la última parada que no se pudo realizar con el
vehículo anterior.
Si no se ha sobrepasado o si se ha iniciado una nueva ruta, se
pregunta si quedan más paradas por realizar.
o Si la respuesta es SI, se pasa a la siguiente parada y se
repite el proceso.
o Si la respuesta es NO, se finaliza el Fitness del
individuo.
Este proceso, como es obvio, se repite con todos los individuos
de la población a evaluar.
6.5 Los otros problemas.
En este apartado se exponen brevemente los otros dos problemas
que entran en la comparativa que ha realizado para este trabajo. Los
tres problemas que se comparan se comprobaron sobre las mismas
configuraciones de experimentos.
A parte del VRPATW los otros dos problemas son el TDVRP y
el VRPTW, seguidamente se explican los Fitness de estos problemas
que hemos utilizado. Como motor de resolución se ha utilizado el
mismo Algoritmo Genético utilizado anteriormente con el VRPATW.
6.5.1 TDVRP: Fitness.
El “Time Depended Vehicle Routing Problem” es un problema
ya conocido y que utilizaremos en este trabajo adaptándolo, en la
medida en que se pueda, a la problemática planteada. Para ello se han
utilizado dos matrices de distancias (LongitudRutas y LongitudRutas
Vcerr), en nuestro caso son matrices de tiempo pues es en términos
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 61
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temporales cómo hemos planteado el problema. Estas dos matrices
representan los costes temporales de recorrer cada arco de la red, pero,
y para simular la ventana temporal de acceso, una de ellas
(LongitudRutasVcerr) se construye con costes muy elevados en los
arcos de la zona restringida y en los arcos que entran y salen de ella.
Con estas dos matrices se representa la dependencia de las distancias
con respecto al tiempo. En la ilustración 23 se pueden ver los
diferentes casos en que nos podemos encontrar calculando ambas
matrices.
En la ilustración 24 se representa el diagrama de flujos que sigue
el Fitness de este problema, y que como se puede observar utiliza una
u otra matriz dependiendo de si el tiempo asignado hasta ese momento
a la ruta (Tiempo ruta) está dentro del tiempo de la ventana temporal
de acceso.
Ilustración 23: Posible situación en la que nos podemos encontrar calculando las
matrices de distancia para el TDVRP. La distancia entre 1 y 2 (ambos fuera de la ZR) es
D1 en ambas matrices LongitudRutas y LongitudRutas Vcerr. La distancia entre 2 y 3
es D2en LongitudRutas y D3 en LongitudRutas Vcerr. Por ultimo, la distancia entre 2 y
4 es D4 en LongitudRutas y un valor muy alto en LongitudRutas Vcerr.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 62
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Ilustración 24: Diagrama de flujos del Fitness del TDVRP
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 63
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6.5.2 VRPTW: Fitness.
En la ilustración 25 se puede ver el diagrama de flujos del
Fitness del “Vehicle Routing Problem with Time Window” que hemos
utilizado en nuestro trabajo para reproducir y resolver el problema que
nos ocupa. En él se puede ver que este Fitness pone el tiempo de ruta
fuera de la ventana temporal de acceso cuando este está dentro de la
ventana y el vehículo de reparto circula por la zona restringida.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 64
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Ilustración 25: Diagrama de flujos del Fitness del VRPTW.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 65
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6.6 Calibración en la Red de prueba.
6.6.1 Red de prueba.
Para la implementación y probaturas del algoritmo, además de la
elección de los parámetros más idóneos y adecuados para el estudio
sobre la red de Sevilla, se utilizará una red de prueba. Esta tendrá un
diseño sencillo y manejable que facilitará la comprensión de los
resultados obtenidos y su posterior análisis. La red constará de 900
(30x30) nodos unidos por arcos de igual distancia, en concreto
consideraremos que dicha distancia es de 200 metros. La
configuración de esta se muestra en la ilustración 26, en la cual se
numeran los nodos para una mejor comprensión:
En la figura las flechas indican el sentido en el que se puede
desplazar el vehículo. Tal y como se ha definido esta red de prueba el
sentido se alterna en las filas y en las columnas. De tal modo que en
las filas impares el sentido es hacia la izquierda y en la pares es hacia
Ilustración 26: Esquema reducido de la Red de Prueba.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 66
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la derecha, de igual forma en las columnas impares el sentido es hacia
arriba y en las pares es hacia abajo.
Cabe decir que la elección del nodo de partida y finalización, es
decir el depósito, además de los nodos destino o paradas, en esta red
de prueba, se realizará aleatoriamente.
Además la zona restringida se ubicará en el centro de esta red
considerándose como límite de esta los nodos y no los arcos. Se ha
programado la generación de los nodos destinos para que tengan una
densidad mayor en la zona restringida, para así asemejarse más a la
realidad.
Para la evaluación del Fitness de los individuos se han tenido en
cuenta los siguientes parámetros y restricciones:
El número de vehículos es infinito, se considera que el
número de estos es suficiente para realizar el reparto
necesario.
Se establece un coste adicional
a cada vehículo adicional necesario,
a partir del inicial, que se necesite para completar la ruta de
reparto. Con esto se penaliza la utilización de un número
elevado de vehículos obligando así al algoritmo a buscar
soluciones con el menor número posible de estos.
Se asigna una velocidad constante de al vehículo
de reparto. Con este dato, el de la longitud de los arcos de la
red y un sencillo cálculo cinemático se obtiene los cotes
temporales correspondientes a cada arco. En este caso son
todos del mismo valor. Cabe decir que este dato se obtiene de
una estimación de la media de velocidad que tiene un
vehículo de reparto en la ciudad de Sevilla según la empresa
consultada.
El horizonte temporal se considera [ ] .
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 67
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La ventana temporal se establece en la mitad del horizonte
temporal.
Se contempla también el coste temporal . Al
igual que el dato de la velocidad media, este dato se obtiene
de las estimaciones hechas sobre los datos obtenidos de la
empresa de reparto consultada.
6.6.2 Resultados de la calibración.
Para la obtención de resultados se ha decidido un diseño de
experimento basados en tres parámetros de las configuraciones de los
problemas y tres parámetros del Algoritmo Genético. Según los
primeros análisis realizados sobre esta red de prueba se llegó a la
conclusión de que los parámetros más relevantes y para los que más
sensibles se mostraban los resultados de los experimentos eran los que
se han utilizado.
Asignándoles diferentes valores a los parámetros se obtienen
diferentes tipos de configuraciones y de algoritmos. Así se aplica a
cada configuración los diferentes algoritmos y se obtiene el valor del
Fitness en cada uno de ellos además del número de vehículos
utilizados.
Los parámetros que se han tomado son:
Parámetros de las configuraciones de los problemas:
o Número de paradas (Nº Stop).
o Tamaño de la Zona Restringida (RZ): En unidades
de longitud de la red de prueba. Cada 2 unidades
equivalen a .
o Longitud de la Ventana Temporal (TW): En horas.
Parámetros de los Algoritmos Genéticos:
o Tamaño de la población (A): Se ha decidido que sea
función del número de paradas por lo que se toman
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 68
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valores del factor que multiplica a este parámetro de los
problemas. Así
o Número de iteraciones (B): También se ha decidido
que sea función del número de paradas. De esta forma
.
o Tasa de mutación (TM).
En las Tablas 2, 3 y 4 se pueden observar los valores de los
parámetros tomados además de los resultados de las pruebas
realizadas. Los resultados se componen del valor del Fitness
acompañado por el número de vehículos utilizados para la realización
de la ruta.
Se realizaron en una primera tanda 72 experimentos para cada
problema. Se diseñaron 9 configuraciones diferentes, incluyendo el
caso de que no exista ventana temporal de acceso, y se resolvieron con
8 algoritmos genéticos diferentes. De estos resultados se sacaron
conclusiones, pero se decidió realizar una segunda tanda de
experimentos, en este caso sólo en los problemas TDVRP y VRPTW.
La razón de esto es que a la vista de los primeros resultados se
concluyó que se podían encontrar parámetros más idóneos para la
resolución de las diferentes topologías con estos dos problemas.
De este modo las tablas de resultados de los problemas TDVRP
y VRPTW se completan con una segunda batería de experimentos en
los que se resuelven las mismas tipologías pero con valores diferentes
de los parámetros del algoritmo genético.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 69
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Tabla 2: Resultados de los experimentos realizados sobre la Red de Prueba para
el TDVRP.
AB
TM
Nº S
top
RZ
TW
Exp.1
-11
20
014080
222096
346160
638344
578584
10
62710
7143050
17
95566
11
207466
25
Exp.1
-21
20
113952
222088
346096
638032
578424
10
46098
5142946
17
94854
11
199560
24
Exp.1
-31
30
013976
214192
254264
722048
378368
10
54116
6142586
17
86452
10
191126
23
Exp.1
-41
30
113912
221824
346136
630360
478352
10
62238
7134872
16
94606
11
207202
25
Exp.1
-53
20
014040
213992
246184
638264
578464
10
54036
6134632
16
78306
9199040
24
Exp.1
-63
20
114056
213904
246128
629992
470376
946194
5119156
14
79106
9191166
23
Exp.1
-73
30
014024
222088
346080
629960
470320
946666
5134792
16
86588
10
198912
24
Exp.1
-83
30
113880
214032
246088
630032
478264
10
45970
5126686
15
78290
9191166
23
Exp.2
-12
40
014016
213824
246008
638208
570160
954036
6134336
16
78434
9198816
24
Exp.2
-22
40
014000
221952
346104
629880
470240
945930
5126526
15
78522
9198920
24
Exp.2
-32
40
013960
221856
346056
630200
470216
953892
6134288
16
70080
8190774
23
Exp.2
-42
60
013880
221896
346024
622056
370232
945682
5118556
14
86012
10
190750
23
Exp.2
-52
60
013848
213880
246024
629832
478248
10
37568
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15
86276
10
182692
22
Exp.2
-62
60
013888
213880
246056
621968
370160
945986
5134400
16
86772
10
190750
23
Exp.2
-74
40
013960
213880
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5134336
16
78146
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22
Exp.2
-84
40
013968
213904
246080
622008
378232
10
45922
5134408
16
78090
9190654
23
Exp.2
-94
40
013920
213792
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522456
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945658
5126606
15
69984
8182716
22
Exp.2
-10
460
013936
213760
246048
638176
578232
10
45874
5118532
14
77858
9182492
22
Exp.2
-11
460
013904
213936
246032
629824
478200
10
37536
4118164
14
78010
9190638
23
Exp.2
-12
460
013928
213824
245976
621968
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45674
5126278
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10
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120
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VR
P
P1
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Tabla 3: Resultados de los experimentos realizados sobre la Red de Prueba para
el VRPTW.
AB
TM
Nº S
top
RZ
TW
Exp.1
-11
20
014080
214956
247942
515334
263548
650340
5123116
11
48230
5170534
15
Exp.1
-21
20
113904
213880
247944
515330
263546
638912
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11
48032
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15
Exp.1
-31
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013872
213952
247920
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263582
639080
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11
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15
Exp.1
-41
30
113848
213848
247908
515184
263534
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4119624
11
47768
5167108
15
Exp.1
-53
20
013904
213864
247908
515524
263540
638824
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11
48128
5158908
14
Exp.1
-63
20
113968
213800
247916
515214
263526
638416
4119704
11
48164
5155692
14
Exp.1
-73
30
014000
213840
247900
515308
263536
638848
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4158880
14
Exp.1
-83
30
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213800
239798
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263534
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4122966
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14
Exp.2
-12
40
013736
213800
239788
415192
263578
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11
47952
5158838
14
Exp.2
-22
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213744
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415294
263528
638664
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39672
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Exp.2
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213824
247920
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263562
638440
4119708
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4158974
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-42
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013760
213904
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515286
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515188
263524
637672
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638376
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213792
239762
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Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
Tabla 4: Resultados de los experimentos realizados sobre la Red de Prueba para el
VRPATW.
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Nº S
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014288
223038
354160
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-21
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6143302
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7198746
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215680
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855696
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222456
350568
623690
380452
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5139314
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6186762
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244850
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371702
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5126514
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6179020
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345434
523470
371740
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014208
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30
114224
214112
245170
515218
276982
846656
5124962
12
57184
6175548
17
8
50
50
04
84
84
84
120
120
120
020
20
50
50
20
20
50
50
50
50
50
120
Ex
pe
rime
nto
s Re
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ba
- VR
PA
TW
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 72
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Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
Y a la vista de los resultados obtenidos y después de un pequeño
estudio de sensibilidad se optó por tomar los siguientes valores de los
parámetros de los algoritmos genéticos que se utilizarán en cada
problema, estimando por tanto que con ellos se obtendrían los mejores
resultados en la red final de análisis:
Tamaño de la población (A).
o TDVRP: A=3
o VRPTW: A=4
o VRPATW: A=2
Número de iteraciones (B).
o TDVRP: B=40
o VRPTW: B=50
o VRPATW: B=6
Tasa de mutación (TM).
o TDVRP: TM=0,4
o VRPTW: TM=0,4
o VRPATW: TM=0,5
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7 CASO DE ESTUDIO.
7.1 Red de Sevilla.
El problema se sitúa en una ciudad, en concreto en la ciudad de
Sevilla.
La ciudad se ha modelado como un grafo, compuesto por un
conjunto de nodos y arcos, que simulan las posibles paradas o lugares
de reparto y las calles que los unen (ver ilustración 27).
Se ha supuesto (basada en datos reales aportados por una
empresa real) la existencia de una pequeña/mediana empresa de
reparto de paquetería, la cual dispone de una pequeña flota de
vehículos suficiente para la realización de las entregas requeridas. Es
decir, el número de vehículos no es una restricción en el problema
porque se considera infinito, eso sí, la utilización de cada unidad más
que se necesite, además de la inicial, tendrá un costo adicional fijo.
El tamaño de estos vehículos es irrelevante dado que se
supondrá que la mercancía a repartir consistirá en bultos de tamaño
pequeño/medio; así no se tendrá en cuenta, o se considera infinita la
capacidad de los vehículos en el modelo del problema.
A empresa se le supone un número de clientes de entre 50 y 150
a los que tiene que atender. La concentración mayor de estos clientes
se da en la zona del centro de la ciudad.
Para simular los desplazamientos y el hecho físico de la entrega
del paquete, se supone una velocidad de desplazamiento del vehículo
de 20 Km/h y un tiempo de permanencia en cada parada de 20 min,
como ya se aclaró anteriormente estos datos se han obtenido de
estimaciones realizadas sobre los datos aportados por una empresa de
reparto de mercancías que opera en la ciudad de Sevilla.
Además el horizonte temporal del modelo es de un día, más
concretamente, se ha considerado una jornada laboral de 10 horas. Por
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 74
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tanto el número total de clientes deben ser satisfechos dentro de este
intervalo de tiempo.
La sede de la empresa se ha supuesto localizada en un polígono
industrial de la ciudad, zona esta apartada del centro pero no fuera de
ella. Esta sede es el punto de partida de cada ruta de reparto, así como
el punto de finalización de esta. Así el vehículo debe partir de la sede,
realizar su ruta de reparto y regresar a ella.
Con respecto a la ventana temporal, que como se introdujo
antes, es única y se supone en la mitad del horizonte temporal o día.
Su duración o longitud se ha considerado un parámetro del problema y
por tanto se le han asignado diferentes valores en las diferentes
simulaciones que se realizaron, pretendiendo con esto tener una visión
más amplia de la casuística del problema.
En cuanto a la zona peatonalizada que va asociada a la ventana
temporal se ha situado en el centro de la ciudad. Su amplitud o radio
también se ha considerado un parámetro del problema asignándole así
diferentes valores por las mismas razones arriba expuestas. Cabe decir
Ilustración 27: Vista de los nodos del modelo de la red de Sevilla.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 75
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que no se puede acceder a ella ni se puede permanecer en ella durante
la duración de la ventana temporal.
Y por último se debe decir que la función objetivo o de costos a
optimizar se ha calculado en términos temporales. Y para trabajar y
calcular los costes en términos temporales se ha tenido que
transformar las distancias de los arcos de la red en tiempo por medio
de un sencillo cálculo cinemático además del dato, ya mencionado, de
la velocidad del vehículo. Otro componente de la función objetivo es
el coste añadido de los vehículos adicionales. El primer vehículo no lo
tiene, pero a partir del segundo se sumaran 8000 unidades temporales
al coste total. Se ha optado por una cifra elevada para penalizar la
utilización excesiva de vehículos y así intentar que el algoritmo
mejore en ese sentido.
7.2 Resultados del caso de estudio.
Para la simulación en la red de Sevilla se ha diseñado una
batería de experimentos basados en datos estadísticos obtenidos de la
empresa consultada. Con estos datos y algunas estimaciones se realizó
el diseño de 30 configuraciones diferentes que pretenden cubrir la
mayor parte de las situaciones reales en las que se puede encontrar una
empresa de reparto de mercancías en una ciudad como Sevilla. En
principio se diseñaron generando la ubicación del depósito y de los
diferentes clientes de forma aleatoria, con la salvedad de que se
imponía un mayor porcentaje de estos en la zona restringida para
simular la mayor concentración de clientes en el centro de la ciudad.
Posteriormente se diseñaron 10 variantes diferentes de cada
configuración. En busca de que los resultados que se obtuvieran
tuvieran un carácter más general y de no caer en conclusiones
erróneas derivadas de resultados particulares, se generaron las
variantes a partir de las configuraciones iniciales pero cambiando la
ubicación de los clientes.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 76
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De esta manera se realizaron 300 experimentos de cada
problema, 30 sobre cada variante de las configuraciones.
Entendiendo que es importante, en cada configuración y sus
variantes, el número concreto de clientes dentro de la zona restringida
para los resultados de la simulación y para su posterior análisis, se
Tabla 5: Parámetros de las diferentes topologías y el número de clientes dentro de la
zona restringida de cada una de ellas.
T1 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0T2 50 2 2T3 50 2 4T4 50 2 6T5 50 5 2T6 50 5 4T7 50 5 6T8 50 9 2T9 50 9 4
T10 50 9 6T11 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0T12 100 2 2T13 100 2 4T14 100 2 6T15 100 5 2T16 100 5 4T17 100 5 6T18 100 9 2T19 100 9 4T20 100 9 6T21 150 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0T22 150 2 2T23 150 2 4T24 150 2 6T25 150 5 2T26 150 5 4T27 150 5 6T28 150 9 2T29 150 9 4T30 150 9 6
144 140 142 138 147
109 108 116 112 118
131 135 139 143 141
25 28 27 38 24
101 100 104 108 115
90 94 92 90 94
31 24 22 26 24
64 81 68 75 79
94 93 97 95 92
13 23 23 27 25
78 75 79 72 73
48 44 50 48 45
23 10 18 18 22
38 32 39 39 35
43 48 47 46 48
9 10 11 12 9
34 43 38 39 37
V-6 V-7 V-8 V-9 V-10
4 6 12 15 4
Número de paradas en la ZR
Nº P ZR TW V-1 V-2 V-3 V-4 V-5
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detallan a continuación los valores de los parámetros adoptados para
cada configuración y el número de clientes que se encuentran dentro
de la zona restringida en cada caso (Tabla 5). Se destacan las variantes
con mayor número de clientes dentro de la zona restringida
(sombreado) y las de menor número (en negrita).
Como se puede ver se optó por tres valores del parámetro
Número de Paradas (50, 100 y 150) con los que se cubría la horquilla
de número de clientes medios que se puede encontrar nuestra supuesta
empresa en un día. Este parámetro es el de mayor importancia dentro
de nuestro algoritmo con respecto al coste computacional que se
requiere para ser resuelto, porque además de multiplicar el tamaño de
las matrices a utilizar, los otros dos parámetros son función de su
valor, haciendo así que se multiplique el tamaño del problema en otros
aspectos. Es por eso que la batería de experimentos se dividió con
respecto a su valor y por tanto los resultados se presentan según esta
división.
A continuación se detallan los tiempos medios de ejecución
(Tabla 6) de cada configuración en cada tipo de problema. También se
presenta en la tabla los valores de los parámetros de los algoritmos
utilizados para resolver cada tipo de problema. Como se puede
apreciar, dependiendo del tamaño del problema el tiempo varia
considerablemente. Aunque el número de iteraciones no es
comparable entre cada problema, sobretodo en el caso del VRPATW.
Se consideró, en este caso, por la convergencia de las soluciones, que
con los valores del parámetro B que se utilizaron se llegaba a
soluciones, en cada caso, del mismo orden de aceptabilidad.
Es de tener en cuenta que el motor de optimización de las
soluciones de los problemas TDVRP y del VRPTW es el propio
algoritmo genético, sobre todo con el número de iteraciones
ejecutadas, pero en el caso del VRPATW el algoritmo se diseñó de tal
manera que es él mismo es el que optimiza, por lo que el número de
iteraciones necesarias para llegar a soluciones aceptables es siempre
menor que en los otros dos casos. Eso si, el coste computacional que
conlleva es bastante alto.
Tabla 5: Tiempo de Ejecución Medio en horas.
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Los resultados obtenidos de cada experimento se presentan en
las tres tablas (Tablas 7, 8 y 9) que vienen a continuación destacando
en rojo el mejor Fitness obtenido para cada configuración de entre los
tres problemas y en negrita el mejor Fitness de cada problema dentro
de cada configuración.
Tabla 6: Tiempo de Ejecución Medio en horas.
TP Nº Ite TP Nº Ite TP Nº IteA x nºp B x nºp A x nºp B x nºp A x nºp B x nºp
A B A B A BT1 0,055 0,177 0,182T2 0,065 0,180 0,170T3 0,032 0,180 0,170T4 0,032 0,181 0,183T5 0,032 0,180 0,119T6 0,032 0,182 0,139T7 0,032 0,197 0,223T8 0,032 0,182 0,110T9 0,032 0,186 0,141
T10 0,032 0,204 0,275T11 0,414 1,661 2,213T12 0,526 1,422 2,154T13 0,260 1,421 2,436T14 0,260 1,439 3,064T15 0,261 1,427 2,333T16 0,261 1,510 3,799T17 0,263 1,756 10,94T18 0,261 1,463 2,901T19 0,262 1,556 6,155T20 0,264 1,847 17,21T21 1,316 5,208 16,21T22 1,764 5,331 16,33T23 0,971 5,206 18,89T24 0,971 5,384 22,30T25 0,973 5,367 20,47T26 0,974 5,626 33,49T27 0,980 6,677 92,72T28 0,972 5,219 26,23T29 0,976 5,661 55,72T30 0,983 7,237 163,32
6 0
2 6 0
3 40 0 4 50 0 2
3 40 0 4 50 0
T.
Med.
Ejec.
3 40 0 4 50 0 2 6 0
Tiempo Medio de Ejecución (horas)
TDVRP VRPTW VRPATW
TMT.
Med.
Ejec.
TMT.
Med.
Ejec.
TM
Tabla 7: Resultados de los experimentos realizados sobre la red de Sevilla con 50
clientes.
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
245444
164673
164403
244884
164493
164313
245414
164373
164603
164633
VR
P24559
424506
416440
324505
424484
416445
324562
416448
324488
424477
4V
RPTW
245494
245214
244874
245134
245074
244774
326205
245114
244944
245214
VR
PAT
W24587
424497
424477
424494
424476
424466
432580
524476
424484
424501
4V
RP
245534
164673
164583
244884
164493
244744
245564
164423
164603
245164
VR
PTW24547
424531
424473
424514
424499
416431
324541
416437
324461
424504
4V
RPA
TW
326295
245024
244644
245054
244854
244554
325805
244694
244854
245094
VR
P24549
424515
424483
432580
524482
416450
324563
432507
540582
616463
3V
RPTW
326105
245004
244764
245674
244994
244884
245684
245194
245574
244914
VR
PAT
W32608
524500
424474
432539
524475
432492
524560
424485
432519
524509
4V
RP
325855
325705
244924
325465
325725
245184
326235
245394
325905
325585
VR
PTW24570
424559
424528
424579
424537
424476
424548
424555
424487
424529
4V
RPA
TW
325965
325315
244754
325315
324945
244934
325695
244644
325235
325275
VR
P40685
664718
948584
756713
848672
748711
748674
756643
864659
948645
7V
RPTW
326295
407756
245304
326385
326285
246094
245994
326355
326415
245834
VR
PAT
W40644
648603
732494
540570
640524
640528
640619
640519
640545
640554
6V
RP
10494414
12893817
9666913
12083116
11276215
11275815
9690313
12084316
12897217
9673113
VR
PTW49058
773396
1048932
765247
949071
757106
849056
757218
873398
1040915
6V
RPA
TW
7278710
9728113
485507
8072411
7265810
7267210
647179
7277610
8084211
646479
VR
P48642
756604
848540
748604
748559
764586
948686
756564
848604
748551
7V
RPTW
326145
326415
245574
326075
326325
245664
326315
326375
326335
245604
VR
PAT
W32636
540768
632575
540648
640765
640733
632612
557055
840774
632561
5V
RP
8076711
8068711
8060211
8080411
7264310
8063511
8877212
8063911
8867812
7266810
VR
PTW40863
648933
732733
540791
640867
640804
640858
648936
740889
640766
6V
RPA
TW
567518
571298
569068
568838
651339
651069
567958
7341810
571448
487847
VR
P163037
20171012
21128706
17169004
22152842
20136850
18177137
23160962
21177046
23136822
18V
RPTW
7343010
8969712
652529
8969112
7351610
7339710
7352710
8970612
8971212
653519
VR
PAT
W97603
13105998
1489466
12105808
14105854
1497723
13105684
14114180
15122256
1689356
12
C6C7C8C9
C10
Va
rian
te 10
C1
C2C3C4C5
Experimentos sobre la R
ed de Sevilla - 50 Clientes
Va
rian
te 1
Va
rian
te 2
Va
rian
te 3
Va
rian
te 4
Va
rian
te 5
Va
rian
te 6
Va
rian
te 7
Va
rian
te 8
Va
rian
te 9
Tabla 8: Resultados de los experimentos realizados sobre la red de Sevilla con
100 clientes.
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
408526
408416
408586
409036
408696
489327
408326
408466
489517
489377
VR
P40867
640857
648942
748937
740869
648932
740832
640846
648956
748949
7V
RPTW
489807
489277
489827
570718
570888
570688
489647
570828
570738
490107
VR
PAT
W48977
748911
748967
748984
757013
848999
748885
757003
857034
849054
7V
RP
408526
408606
408646
489287
488987
570828
408426
489547
490067
489377
VR
PTW49044
740895
648988
757064
848988
757059
840877
657058
857097
849019
7V
RPA
TW
569878
489047
570258
569968
570088
489907
569218
650489
570418
650849
VR
P48980
740841
648927
740903
648971
748965
740850
665022
957055
864997
9V
RPTW
570828
489707
652139
571448
490677
571138
489887
7331310
571778
652509
VR
PAT
W57003
856912
873125
1065066
973098
1065060
956932
873105
1073078
1073140
10V
RP
650039
570578
651319
490187
570668
570918
569118
570718
650349
7317310
VR
PTW57139
857062
857124
857135
865183
949013
757112
857116
865215
965218
9V
RPA
TW
650619
649769
7309310
650439
7306210
650649
649549
7310310
650799
7314810
VR
P105172
1497117
13113294
15105143
1497260
1373263
10105099
1489233
12121221
16105302
14V
RPTW
8157511
652769
8968012
7338510
7335910
653169
653229
653379
7340610
8975012
VR
PAT
W81106
1181021
11105287
1481093
1189154
1281131
1189050
1289171
1281140
11105336
14V
RP
24962432
16968322
28214136
17758423
20957227
18546924
18540924
25773733
20155626
29005637
VR
PTW146885
19114247
15195749
25130466
17130491
17122259
16130552
17146780
19138669
18203948
26V
RPA
TW
16991722
13724218
22701629
14541619
16172821
12931617
15344420
16985122
15344420
22731029
VR
P113076
15105023
14121114
16121042
16105124
1497109
13112977
15121115
1689081
12121169
16V
RPTW
652539
571218
7340510
652359
651899
652109
570468
652999
571798
653559
VR
PAT
W89492
1265156
997823
1389560
1265166
973156
1065212
973251
1073186
1089568
12V
RP
16927522
13706218
19341625
18522524
17729523
16124721
15308120
18525624
16113621
20941327
VR
PTW97832
1381605
11114173
1589722
1289696
1289728
1281548
1197923
1381607
11114199
15V
RPA
TW
13826018
11385615
16289821
12220916
12189916
11370015
12192916
13817918
11371915
15459920
VR
P369655
47241588
31556297
64337716
43353776
45337629
43281439
36419857
52305510
39546263
64V
RPTW
18763724
14685519
24471631
17128022
18753824
15504120
15498720
19579025
16314921
24476731
VR
PAT
W236139
30203266
26293433
37244204
31235941
30203276
26203365
26252250
32203335
26285310
36
C6C7C8C9
C10
Va
rian
te 10
C1
C2C3C4C5
Experimentos sobre la R
ed de Sevilla - 100 Clientes
Va
rian
te 1
Va
rian
te 2
Va
rian
te 3
Va
rian
te 4
Va
rian
te 5
Va
rian
te 6
Va
rian
te 7
Va
rian
te 8
Va
rian
te 9
Tabla 9: Resultados de los experimentos realizados sobre la red de Sevilla con
150 clientes.
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
Fitne
ssn
vFitn
ess
nv
7340810
652959
653349
652569
7333510
653149
653189
652899
7344510
652259
VR
P81525
1165295
973369
1065256
973348
1073382
1065340
973366
1081462
1165232
9V
RPTW
8968312
7348210
8149311
8150311
8153811
8155111
8158311
8963612
8153911
7338610
VR
PAT
W89626
1281501
1181472
1182047
1181460
1173885
1073731
990398
1181525
1167195
9V
RP
7342510
7336710
653349
7335810
7336210
653149
653999
652899
8138411
652449
VR
PTW97756
1381548
1189627
1289604
1281522
1181542
1189687
1281554
1181561
1165322
9V
RPA
TW
9770313
8150911
8618412
8151811
729459
8039111
7962711
8357910
8155911
584128
VR
P73498
1073430
1081499
1173398
1081393
1173371
1073419
1081398
1173445
1065225
9V
RPTW
9792513
8969112
9770813
10592614
9775413
8976712
9785513
8970812
10593814
7343810
VR
PAT
W113825
1589548
1280585
1187347
1388427
1271900
1184020
1180875
12105777
1473405
10V
RP
9769313
9772013
9759713
9752513
9772213
8167211
10552114
8958612
10562514
8152711
VR
PTW97794
1397793
13105932
1497791
1389664
1297835
13105992
14105916
1497797
1381576
11V
RPA
TW
10576714
8955912
9307614
887969
8040310
9308113
7950213
9851314
9013813
8225510
VR
P145932
19129828
17153971
20153984
20161873
21161837
21169796
22169831
22137777
18137625
18V
RPTW
12229716
12216516
11414715
13038217
11416515
13854518
12229716
13043717
12222816
10602014
VR
PAT
W137954
18121670
16107008
13130217
17114117
15137329
17122203
16112350
14126455
16106014
14V
RP
37884548
30639039
31443340
34664744
29013637
37878548
37038747
40257051
31440740
28187936
VR
PTW220133
28203759
26203905
26252736
32203816
26236482
30236508
30236450
30220182
28171297
22V
RPA
TW
25908133
21812828
21133025
25541135
20424631
24001130
27736131
23573635
22067829
20538922
VR
P145844
19137714
18161740
21185677
24161579
21153757
20161734
21161741
21153584
20169419
22V
RPTW
12221016
11403515
11409815
11408515
10593414
13040317
10600814
9782613
8969812
8968412
VR
PAT
W129974
1797677
13197169
27194076
15119790
21224673
23220504
13196892
25150263
2191158
16V
RP
25015732
24993132
28205936
32200641
26576434
26602134
28204736
25795933
21799428
24157831
VR
PTW154833
20146671
19154955
20154879
20146680
19163171
21171128
22154873
20146667
19138543
18V
RPA
TW
19470825
16244221
18912125
16612821
20104521
17397420
18966428
18409119
15741024
21478124
VR
P613189
76506599
64578686
73642965
81482201
61684995
85618961
78594884
75458504
58427790
53V
RPTW
30169338
27715035
28538236
33428842
24463531
32620841
31809740
31798340
27715735
22826029
VR
PAT
W358170
45325021
41288897
52419245
42263212
38356274
54384088
44299084
41328207
38285308
40
C26
C27
C28
C29
C30
Va
rian
te 10
C21
C22
C23
C24
C25
Experimentos sobre la R
ed de Sevilla - 150 Clientes
Va
rian
te 1
Va
rian
te 2
Va
rian
te 3
Va
rian
te 4
Va
rian
te 5
Va
rian
te 6
Va
rian
te 7
Va
rian
te 8
Va
rian
te 9
En estas tablas se puede ver el valor del Fitness y el número de
vehículos necesarios para cada experimento. Se ordenan los resultados
con respecto a cada configuración frente a las variantes de estas, y en
cada caso el resultado de ese experimento resuelto por cada tipo de
problema para que se puedan comparar las soluciones dadas por cada
problema a cada configuración y variante.
Para una mejor comprensión de la comparativa entre los tres
problemas se buscó un patrón de resultados. De este modo se buscó,
según el valor del Fitness, cómo se posicionaban los tres problemas
unos con respecto a los otros. Los resultados obtenidos se pueden ver
en la tabla siguiente (tabla 10):
Se observa que el patrón que se obtiene mayor número de veces
en cada uno de los tres tamaños de las configuraciones es que el
Fitness del TDVRP es el mayor seguido del Fitness del VRPATW y
por último el del VRPTW.
Con respecto a los sobrecostes estimados con respecto a la
situación sin ventana temporal de acceso y basándose en datos de
coste de vehículos de transporte de mercancías del año 2011 (Costes
directo por vehículo = 105,06436 €/día y Costes Kilométrico =
0,1630344 €/Km), se aprecian los siguientes resultados detallados en
la tabla 11.
En esta tabla se puede ver el incremento en la distancia recorrida
por los vehículos (en Kilómetros) para realizar la ruta de reparto y el
50 Paradas 100 Paradas 150 Paradas Total
TDVRP<VRPTW<VRPATW 5% 25% 12% 11%
TDVRP<VRPATW<VRPTW 12% 19% 19% 25%
VRPTW<TDVRP<VRPATW 8% 6% 6% 5%
VRPTW<VRPATW<TDVRP 59% 47% 47% 53%
VRPATW<TDVRP<VRPTW 10% 0% 9% 3%
VRPATW<VRPTW<TDVRP 6% 3% 7% 9%
Tabla 10: Comparativa entre los tres problemas considerados.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 83
Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
incremento del coste por día (en euros) al que tendría que hacer frente
la empresa de transporte de mercancías, por cada problema y número
de clientes, con respecto al tamaño de la zona restringida y de la
duración de la ventana temporal asociada.
Se observa que los incrementos económicos estimados pueden
llegar a superar el 500% en algunos casos y que el incremento en los
kilómetros recorridos necesarios para cubrir la nueva ruta con las
restricciones impuestas puede superar el 350%.
También se midieron el número de violaciones de la restricción
de acceso en que incurrieron cada uno de los algoritmos, que es cero
sólo para el VRPATW. Y se observó que, aunque los modelos que
utilizan el VRPTW y el TDVRP son aproximaciones relativamente
buenas para determinar estimaciones de costes, en la mayoría de los
casos se requieren de un algoritmo específico, como el VRPATW,
TW1 TW2 TW3 TW1 TW2 TW3 TW1 TW2 TW3
∆Km(%) 4,0% 2,4% 8,9% 19,0% 42,3% 76,0% 25,9% 44,9% 105,7%
∆€(%) 10,5% 3,8% 20,6% 38,2% 114,2% 300,2% 104,4% 196,0% 427,3%
∆Km(%) 1,1% 3,6% 7,2% 19,7% 37,0% 88,1% 23,0% 40,5% 109,1%
∆€(%) 1,9% 5,5% 10,7% 30,6% 102,0% 291,8% 114,1% 211,5% 513,4%
∆Km(%) 2,3% 2,1% 6,6% 22,6% 39,7% 85,9% 28,4% 48,5% 107,8%
∆€(%) 4,7% 2,4% 8,9% 33,3% 98,2% 302,3% 101,1% 216,0% 539,7%
∆Km(%) 7,2% 7,1% 9,5% 10,5% 18,2% 53,6% 46,8% 112,8% 280,1%
∆€(%) 23,4% 26,0% 29,6% 36,3% 68,8% 169,9% 69,5% 145,0% 311,7%
∆Km(%) 11,2% 13,1% 19,2% 19,6% 29,2% 103,0% 50,7% 137,3% 352,3%
∆€(%) 15,2% 25,0% 40,1% 43,9% 75,6% 211,6% 62,9% 162,0% 370,2%
∆Km(%) 16,5% 19,2% 33,5% 36,8% 71,3% 209,8% 51,7% 115,7% 313,3%
∆€(%) 19,3% 14,0% 26,2% 31,7% 60,5% 198,9% 40,0% 99,2% 277,5%
∆Km(%) 10,7% 4,2% 11,6% 14,2% 32,3% 141,6% 29,5% 78,2% 225,3%
∆€(%) 24,2% 13,8% 24,3% 22,4% 41,2% 141,5% 40,5% 85,3% 226,4%
∆Km(%) 15,8% 14,2% 26,6% 30,0% 62,2% 212,9% 38,5% 103,2% 298,0%
∆€(%) 19,3% 14,0% 26,2% 31,7% 60,5% 199,0% 40,0% 99,2% 277,5%
∆Km(%) 16,5% 19,2% 33,6% 36,9% 71,4% 210,0% 51,7% 115,9% 313,7%
∆€(%) 17,4% 22,1% 35,5% 39,9% 71,6% 201,9% 53,6% 113,4% 301,6%
VRPATW
50 P
100 P
150 P
VRPTW
50 P
100 P
150 P
Incrementos Medios
RZ1 RZ2 RZ3
TDVRP
50 P
100 P
150 P
Tabla 11: Incrementos medios con respecto al caso sin ventana temporal de acceso.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 84
Máster en Organización Industrial y Gestión de Empresas
Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Sevilla.
para poder garantizar el pleno cumplimiento de las restricciones. Los
ejemplos de la literatura, donde se utiliza la visión clásica del VRPTW
(Quak y De Koster (2009) o enfoques con el TDVRP (Conrad y
Figliozzi, 2010) para estimar el efecto de ventanas temporales de
acceso en las empresas de transporte, no se corresponden con el tipo
de problema que se define con un VRPATW y por lo tanto no dan
lugar a estimaciones de costes precisas.
El análisis de todos estos resultados proporciona algunas
conclusiones interesantes. Estos resultados corresponden a un modelo
de ciudad específico y una definición particular del problema, pero se
podrían esperar resultados similares en cualquier ciudad con ventanas
temporales de acceso:
Los escenarios con el tamaño real de zona restringida (RZ =
2) muestran unos pequeños aunque nada despreciables
incrementos de coste con respecto en al escenario base (sin
ventana temporal de acceso), y estos incrementos se hacen
más grandes a medida que la longitud de la ventana temporal
(TW) aumenta.
Los escenarios con RZ = 5, correspondientes al tamaño de la
zona restringida que actualmente se considera en Sevilla,
muestran diferencias significativas con respecto al escenario
base. Como se esperaba, estas diferencias aumentan con la
longitud de la ventana temporal. La ilustración 28 muestra el
incremento en los costes de explotación como consecuencia
de un aumento en la duración del periodo de ventana cerrada,
para un tamaño dado área restringida RZ = 5. El aumento de
costes es importante y no depende tanto del número de
clientes involucrados, lo que significa que los operadores
grandes y pequeños se ven igualmente afectados por las
políticas de ventanas temporales de acceso. Como
consecuencia de esto las prácticas de violación de las normas
regulatorias, como las descritas en Muñuzuri et al. (2012b)
son una práctica común en ciudades con este tipo de
restricciones.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 85
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La influencia de los RZ y TW es mayor cuando el número de
clientes es más grande, a pesar de la posibilidad de tener más
opciones para llegar a conseguir rutas casi óptimas.
Los escenarios en los RZ = 9 muestran un gran aumento en el
número de vehículos requeridos, lo que representa
incrementos globales de costes de hasta el 400%.
El escenario donde RZ = 9 y TW = 2 muestra los resultados
mejores que los que donde RZ = 5 y TW = 6. Esto indica que
la influencia de la longitud de la ventana temporal aumenta a
medida que el tamaño de la zona restringida crece.
7.3 Análisis de sensibilidad
Para evaluar la robustez de estos resultados, se realizó un
análisis de sensibilidad utilizando algunos de los 300 problemas
Ilustración 28: Incrementos de costes debidos al incremento de la longitud de la
ventana temporal de acceso en el caso de estudio.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 86
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simulados. Para la configuración base (configuración 1) descrito en la
sección 8.1, hemos probado las siguientes variantes:
Configuración 2: tiempos de parada más cortos (5 minutos en
lugar de 20 minutos) para cada cliente.
Configuración 3: diferentes patrones de velocidad en función
de la zona de la red o ciudad. La nueva distribución de
velocidad propuesta es:
o 15 km / h dentro de la zona restringida.
o 25 km / h en el resto de la ciudad.
o 50 km / h en la periferia y en el resto del área
metropolitana.
Configuración 4: Las dos configuraciones anteriores juntas,
es decir con el nuevo tiempo de entrega y con la nueva
distribución de velocidades.
La Tabla 12 muestra los resultados para estas configuraciones,
tanto en el número de vehículos utilizados y como en la distancia total
recorrida. La conclusión inmediata es que las conclusiones
anteriormente aportadas también son aplicables aquí: las estimaciones
de costes en las diferentes configuraciones siguen un patrón similar al
descrito en la Tabla 10.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 87
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Distancia
nvD
istancianv
Distancia
nvD
istancianv
C6
V-3
50 CTD
VR
P584
7291
3360
5161
4
VR
PTW530
4265
2436
3170
2
VR
PATW
4945
2743
3574
1392
C4
V-9
50 CTD
VR
P582
6264
2350
3137
2
VR
PTW557
4214
2345
3136
1
VR
PATW
5195
2392
3533
1332
C6
V-2
100 CTD
VR
P1117
13719
5717
11137
2
VR
PTW1276
9544
4890
6325
3
VR
PATW
102111
4685
7028
2643
C5
V-1
0 100 C
TDV
RP
117310
5735
7076
2622
VR
PTW1218
9554
4742
5266
2
VR
PATW
114810
5665
7196
2662
C7
V-1
150 CTD
VR
P2845
481257
171226
26419
8
VR
PTW4133
281951
142290
16895
6
VR
PATW
308133
114115
120017
4537
C6
V-9
150 CTD
VR
P1777
18864
81116
15405
6
VR
PTW2228
161003
71338
9571
4
VR
PATW
645516
7778
110411
4455
Con
figuració
n 1
Con
figuració
n 2
Con
figuració
n 3
Con
figuració
n 4
Configuración B
aseD
isminucion t parada
Diferen
tes velocidadesC
onfig.2+ Config.3
Tabla 12: Resultados del análisis de sensibilidad para las cuatro
configuraciones consideradas.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 88
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8 CONCLUSIONES.
Se han estimado los sobrecostes, en términos económicos y de
kilómetros recorridos, en que incurriría una empresa de reparto de
mercancías si operase en la ciudad de Sevilla y en esta se implantaran
medidas de restricción de acceso y de horario en su centro histórico.
Para ello se ha desarrollado y explicado un algoritmo específico para
la resolución del problema planteado, diseñándose un Fitness nuevo y
concreto basado en sus especificaciones y restricciones. Este Fitness
junto con la problemática planteada es lo que hemos venido a
denominar en este trabajo el VRPATW, es decir Vehicle Routing
Problem with Access Time Window. Para diferenciarlo de otros
problemas ya planteados y estudiados con anterioridad se ha realizado
una comparación con otros dos problemas (TDVRP y VRPTW) de los
denominados VRP.
La metaheurística utilizada con los tres problemas ha sido un
algoritmo genético. Este se ha calibrado, según la sensibilidad sobre
los resultados, para reducir en lo posible las variables a controlar.
Se han probado y calibrado cada uno de los problemas en una
red de prueba con objeto de asegurar su correcto funcionamiento y de
obtener los parámetros más idóneos para su posterior aplicación sobre
el modelo de la situación real en la ciudad de Sevilla.
Se han resuelto los mismos experimentos con los tres
problemas. Dichos experimentos se diseñaron de tal manera que
cubrieran el máximo de la horquilla de situaciones en que se pudiera
encontrar una empresa de reparto de mercancías dentro de la realidad
planteada. Obviamente también se planteó la situación sin
restricciones como objeto de comparación.
Se ha comprobado con los resultados obtenidos en los tres
modelos probados que los incrementos en términos económicos y en
términos de kilómetros recorridos que conlleva la implantación de este
tipo de restricciones en los centros históricos de las ciudades para las
empresas de reparto pueden llegar a ser muy elevados. La cuantía de
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 89
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estos depende obviamente de la dureza de estas restricciones,
observándose un crecimiento exponencial de estos en comparación
con el crecimiento geométrico de las restricciones que se han
planteado.
Estos resultados conllevan que las medidas tomadas por las
autoridades locales en pro de una mayor sostenibilidad de sus
ciudades quizás no estén consiguiendo todos sus objetivos. Por un
lado la mayor accesibilidad para los ciudadanos a los centros
históricos, la mejor conservación de estos, la disminución de ruidos y
de molestias, el aumento de la habitabilidad y demás demandas de la
sostenibilidad social son satisfechas con este tipo de medidas. Pero los
otros dos pilares fundamentales del concepto de sostenibilidad, el
económico y el medioambiental, y siempre desde el punto de vista de
las empresas de reparto de mercancía, no se satisfacen. El incremento
en el número de vehículos y en el número de kilómetros con el que se
encuentran estas empresas en este nuevo marco de trabajo, implican
un importante aumento por un lado del coste del transporte y por otro
de las emisiones de . Consecuencias estas dos en la que, se
entiende, que las autoridades locales no pretendían encontrarse al
implantar estas políticas, aun contando con la aparente obviedad
inicial de los resultados.
Estas conclusiones tan poco alentadoras para la consecución de
la sostenibilidad de las ciudades pudieran ser previsibles a priori
basándose en trabajos de investigación anteriores que abordaban
problemáticas parecidas pero desde un marco territorial más amplio.
En este trabajo se muestra un planteamiento que se centra en el
entorno de una ciudad y en los trabajos referimos se centran en el
entorno de un país, o de una región que engloba varias ciudades entre
las que se plantea el problema de transporte.
Es precisamente en el horizonte territorial en donde reside la
diferencia fundamental del planteamiento del VRPATW mostrado
aquí con los otros problemas VRP, y concretamente con los dos que se
han utilizado para ser comparados. El planteamiento mostrado en este
trabajo, dado que se implementó específicamente para ello, se acerca
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 90
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mucho más a la realidad que otros planteamientos que utilizan
problemas más generales adaptándolos a las nuevas realidades.
En este trabajo se han utilizado el TDVRP y el VRPTW para
compararlos con el VRPATW, y se han encontrado diferencias. Estas
diferencias no están en la dirección de los resultados, que ya
podríamos suponer, pero si en su módulo. Y si se está hablando de
costes, económicos y medioambientales, la cuantía y la cercanía con la
realidad de los resultados son cruciales.
Centrándose ahora en cada uno de los problemas comparados, y
buscando el porqué del patrón de los resultados encontrados, se llega a
la conclusión de que reside en sus diferencias fundamentales y de
planteamiento. Se observa que las aproximaciones del TDVRP, en la
mayoría de los casos, son las mayores. Esto se explica porque este
modelo al simular la zona restrictiva cuando la ventana temporal está
activa la considera como una zona de la red que no existe, por lo que
sus soluciones encuentran rutas que la rodean haciéndolas las más
largas. En el caso del VRPTW, que es el que encuentra soluciones
menores, al adaptarse a la situación planteada considera a los clientes
de la zona restrictiva con la misma ventana temporal pero no tiene en
cuenta la restricción territorial, por lo que las rutas que encuentra
como solución incumplen esta restricción fundamental. En el caso
intermedio que es el del VRPATW las soluciones encontradas tienen
en cuenta por un lado que la zona restrictiva es inaccesible cuando la
ventana temporal está activa pero por otro lado intenta interactuar con
ella adaptando sus rutas tanto a su aspecto zonal como a su aspecto
temporal. Así encuentra soluciones que se adaptan mejor a la realidad
planteada. Es por eso que se considera que los resultados obtenidos
por el VRPATW deben ser considerados más fiables a la hora de
cuantificar los efectos de las medidas restrictivas sobre el transporte
de mercancías.
El incremento en el coste del transporte de mercancías y el
aumento de las emisiones de previstos, que se estiman de este y
otros trabajos, por la implantación de medidas de restricción de tráfico
en los centros históricos de las ciudades hacen necesaria herramientas
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 91
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de optimización de dicho transporte, que disminuyan en la medida de
lo posible estos incrementos. Estas herramientas, en previsión de ser
utilizadas por las empresas privadas, deberán adaptarse y acercarse lo
máximo posible a la realidad para que las decisiones que se tomen a
partir de sus resultados se acerquen un poco más al objetivo de la
sostenibilidad, sin suponer para las empresas de transporte un coste
inasumible. Así el Fitness que se ha desarrollado en este trabajo se
piensa reúne esas exigencias. También es cierto que para su posible
implantación dentro de la empresa privada, meta a la que se pretende
apuntar, sería necesaria una disminución en su coste computacional,
además de ser probado con otras metaheurísticas en busca de mejores
acercamientos a los resultados óptimos. De este modo se presenta el
VRPATW, en principio, para estimar los costes de las políticas de
restricción de las ciudades, como hacemos en este trabajo, pero con el
objetivo más a largo plazo de que sea una herramienta útil para la
mejora del transporte de mercancías urbanas dentro del marco de la
sostenibilidad de las ciudades.
El transporte urbano de mercancías y su adaptabilidad a las
nuevas necesidades y a los nuevos entornos de trabajo derivados del
objetivo mayor de la sostenibilidad en las ciudades, es un campo que
parece, por lo poco estudiado y por la vigencia y actualidad que
ostenta, tiene un gran potencial de desarrollo en la investigación, y por
tanto se está trabajando en él.
8.1 Logros alcanzados.
Cabe decir que el desarrollo, implementación y los resultados de
este trabajo forman parte de una investigación, que sigue en curso, y
que han sido publicados en:
Congreso Internacional: sólo con algunas conclusiones y
resultados previos (Grosso et al., 2012b).
Revista JCR: (Muñuzuri et al., 2012d).
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 92
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Y siguiendo la línea de la sostenibilidad de las ciudades y de la
logística dentro de la ciudad, se esta trabajando también en la
optimización de la recogida de basura selectiva (Grosso al. et, 2012a),
habiéndose mostrado algunos resultados y conclusiones en un reciente
congreso.
Y sin salirnos de esa línea, también se ha trabajado en el estudio
de otro tipo de soluciones posibles para el reparto de mercancías
dentro de los centros de las ciudades (Muñuzuri et al., 2012a) como se
ha comentado en el apartado 4.3.2, particularizada también en la
ciudad de Sevilla.
8.2 Posibles trabajos futuros.
Como trabajos futuros que pueden continuar con la
investigación llevada a cabo para este trabajo, se propone abordar el
problema del VRPATW desde una resolución exacta como modelo
matemático (investigación actualmente en proceso) o desde el punto
de vista de otra metaheurística como motor de resolución, como puede
ser la búsqueda Tabú, que aporte consistencia a los resultados y
mejoras en los tiempos de computación.
También se propone utilizar este “Know-how” como base para,
y siempre sin abandonar la línea de la Logística Urbana sostenible,
estudiar otro tipo de flotas en el ámbito urbano, tales como de
autobuses escolares y, como ya se ha empezado a hacer, de recogida
de basura selectiva.
Evaluación Cuantitativa de la Logística Urbana Sostenible 93
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