Evaluación de algoritmos genéticos para la gestión de rutas de cosechadoras de forraje. Estudio de caso.

Ano: 2012 | Volume: 3 | Número: Especial

Autores: N. Cascudo, J. Bueno, C. Amiama

Palavras-chave: Gestión de rutas, algoritmo genético, cosechadoras de forraje

Resumo Inglês:

In this work we have evaluated several algorithms based on genetic metaheuristics applied to the route management of self-propelled forage harvesters. The objective is to minimize the travel distance of forage harvesters, because her limited trafficability, and thus reduce downtime. We started with a classical genetic algorithm and we have made changes to the methodology of the initial population generation and the crossing process. Previously we have analyzed the input parameter settings searching the combination that provides the best results. The results obtained were compared with the actual paths performed by the harvesters, for a period of three weeks. The results obtained shown that the number of plots considered has a great weight in the savings obtained with the use of these tools. Better results were obtained with the algorithm called PG, but in weekly scheduling, differences with the CG version were not significant. The use of genetic algorithms has enabled to get savings in terms of time and money.

Resumo Espanhol:

En este trabajo se han evaluado varios algoritmos, basados en metaheurísticos genéticos, aplicados a la gestión de rutas de cosechadoras autopropulsadas de forraje. Se busca minimizar el recorrido por carretera de las cosechadoras, máquinas de limitada traficabilidad, y así disminuir tiempos no productivos. Se ha partido de un algoritmo genético clásico y se han realizado modificaciones en la metodología de generación de la población inicial y en la de realización de los cruzamientos. Previamente se ha analizado la configuración de los parámetros de entrada en la búsqueda de la combinación que proporcione los mejores resultados. Los resultados obtenidos se han comparado con la ruta real realizada por una cosechadora autopropulsada durante tres semanas. Los resultados obtenidos permiten concluir que el número de parcelas consideradas tiene un gran peso en el ahorro obtenido con la utilización de estas herramientas. El algoritmo que ha proporcionado mejores resultados ha sido el denominado PG, si bien, en planificaciones semanales, las diferencias con la versión CG no han sido significativas. La utilización de algoritmos genéticos ha permitido obtener ahorros en términos de tiempo y dinero.