Cool Routing - ITENE

PROGRAMA DE PROYECTOS DE I+D EN

COLABORACIÓN

Cool Routing

Plataforma de optimización de cálculo de rutas de reparto para vehículos eléctricos con carga refrigerada

E 4.1. Manual de usuario de la plataforma de cálculo

de rutas optimizadas

ITENE

E4.1. Manual de usuario de la plataforma del cálculo de rutas

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Información del documento

Titulo Manual de usuario de la plataforma de cálculo de rutas optimizadas

Participantes ITE (coordinador)

ITENE

Descripción Estudio y definición del algoritmo de cálculo de rutas y manual de la in-terfaz de la web

Autores Rodríguez Álvaro, José Ángel (ITENE)

Herrero Tomás, Mª Dolores (ITENE)

Entidad responsable ITENE

Nivel de difusión Interno

Publico

Restringido

Fecha de entrega 30/06/2017


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Revisión

Versión Fecha Modificado por Comentarios

v0.0 7/12/2016 José Ángel Rodríguez y María Do-lores Herrero

Versión inicial plantilla


Primer borrador del entregable


Apartados 4 y 5 completos


Apartados 6 y 7 completos

vF0.1 15/06/2017

José Ángel Rodríguez y María Do-lores Herrero

Versión final del entregable

vF0.2 19/06/2017

Caterina Tormo Domènech Revisión de la versión final del entregable


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Tabla de contenidos

Tabla de contenidos ...........................................................................................................................................4

Índice de Figuras ................................................................................................................................................5

Índice de Tablas .................................................................................................................................................6

1 Términos y abreviaciones ...........................................................................................................................7

2 Sumario .......................................................................................................................................................8

3 Introducción .................................................................................................................................................9

4 Aplicación web ......................................................................................................................................... 11

4.1 Análisis de los casos de uso ............................................................................................................. 11

4.2 Interfaz de la aplicación web ............................................................................................................. 12

4.2.1 Pantallas de registro y acceso a la aplicación web ................................................................... 13

4.2.2 Panel de control ......................................................................................................................... 14

4.2.3 Visualización de la información de la base de datos ................................................................. 15

4.2.4 Formularios de inserción de datos (almacenes, pedidos y vehículos) ...................................... 16

4.2.5 Creación de rutas....................................................................................................................... 17

4.2.6 Gestión y seguimiento de rutas ................................................................................................. 18

4.2.7 Visualización de rutas ................................................................................................................ 19

4.2.8 Control de notificaciones ........................................................................................................... 20

4.2.9 Pantalla de configuración .......................................................................................................... 20

4.3 Test funcionales ................................................................................................................................ 21

5 Definición del algoritmo de cálculo de ruta óptima .................................................................................. 25

5.1 Características del problema ............................................................................................................ 25

5.2 Modelo matemático de la solución .................................................................................................... 26

5.3 Algoritmos de resolución del problema ............................................................................................. 29

5.3.1 Estudio de métodos de resolución ............................................................................................. 29

5.3.2 Método de construcción de rutas elegido .................................................................................. 30

5.3.3 Soluciones implementadas a partir del algoritmo de Ahorros ................................................... 31

6 Validación y pruebas del algoritmo de cálculo de ruta óptima ................................................................. 32

6.1 Instancias Solomon ........................................................................................................................... 32

6.2 Comparación con las instancias Solomon ........................................................................................ 32

7 Evaluación ambiental ............................................................................................................................... 35

7.1 Indicadores ambientales ................................................................................................................... 35

7.2 Comparativa ...................................................................................................................................... 40

8 Conclusiones ............................................................................................................................................ 42

9 Referencias .............................................................................................................................................. 43


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Índice de Figuras

Figura 1. Plan de trabajo Cool Routing. .............................................................................................................9

Figura 2: Estructura general de la aplicación web .......................................................................................... 12

Figura 3: Pantalla de acceso a la aplicación web ........................................................................................... 13

Figura 4: Pantalla de registro en la aplicación ................................................................................................ 13

Figura 5: Pantalla de panel de control ............................................................................................................. 14

Figura 6: Pantalla de las tablas de la base de datos ...................................................................................... 15

Figura 7: Formulario de inserción de vehículos .............................................................................................. 16

Figura 8: Formulario de inserción de clientes y almacenes ............................................................................ 16

Figura 9: Ejemplo de formulario de creación de rutas .................................................................................... 17

Figura 10: Panel de gestión y seguimiento de rutas ....................................................................................... 18

Figura 11: Pantalla de visualización de rutas .................................................................................................. 19

Figura 12: Control de notificaciones ................................................................................................................ 20

Figura 13: Pantalla de configuración ............................................................................................................... 20

Figura 14: Grafo ejemplo problema enrutado ................................................................................................. 25

Figura 15: Grafo de algoritmo de ahorros ....................................................................................................... 30

Figura 16: Principales indicadores. Emisiones ind indirectas (t CO2 eq) ....................................................... 37


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Índice de Tablas

Tabla 1. Interfaces vs Casos de Uso .............................................................................................................. 11

Tabla 2: Comparación de algoritmos utilizando instancias Solomon. ............................................................. 33

Tabla 3. Indicadores ambientales.................................................................................................................... 40

Tabla 4. Comparativa entre vehículo diésel y eléctrico ................................................................................... 40


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1 Términos y abreviaciones

Acrónimo Definición

GPS Global Positioning System

PT Paquete de trabajo

GRASP Greedy Randomized Adaptive Search Procedure

API Aplication Programme Interface

PTCR Plataforma de Cálculo de Rutas

PTCC Plataforma de Cálculo de Consumos

PTRD Plataforma de Recogida de Datos

URL Uniform Resource Locator

PDF Portable Document Format

VRP Vehicle Route Problem

VRPTW Vehicle Route Problem with Time Windows


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2 Sumario

Este entregable presenta los resultados de las tareas 4.1. – ‘Diseño e implementación de algoritmos de cálculo de rutas’, 4.2. – ‘Diseño e implementación de interfaz de usuario’, 4.3. – ‘Implementación de módulo de visualización de rutas’ y 4.4. – ‘Implementación de módulo de generación de informes de re-sultados’, todas ellas correspondientes al Paquete de Trabajo 4, en las cuales se definen los algoritmos para el cálculo de rutas optimizadas, se desarrolla la interfaz de usuario basada en un entorno web e integrada en el servidor central, se implementa el módulo de visualización de rutas y se presentan los resultados en formato informe.

El documento se ha organizado en diferentes secciones con la finalidad de explicar el proceso seguido a la hora de crear la plataforma completa de cálculo de rutas, de forma que se pueda seguir un hilo conductor que permita al lector una comprensión más sencilla del documento.


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3 Introducción

El objetivo general de Cool Routing es conseguir una mejora en el transporte de mercancía refrigerada empleando el vehículo eléctrico, a través del desarrollo y validación de las tecnologías necesarias para la implementación de una plataforma de cálculo óptimo de rutas de reparto.

El proyecto propone 9 paquetes de trabajo a lo largo de 2 anualidades.

Figura 1. Plan de trabajo Cool Routing.

El paquete de trabajo 4, tiene como objetivos:

• Diseñar el algoritmo para cálculo de rutas de vehículos eléctricos optimizada según el consumo de energía de la carga refrigerada

• Diseñar e implementar la interfaz de usuario que utilizará el gestor para comunicarse con la PTRD

• Desarrollar el módulo de visualización de rutas.

• Desarrollar el módulo de generación de informes

Por esa razón, el trabajo a realizar se ha estructurados en 4 tareas:

1. Diseño e implementación de algoritmos de cálculos de rutas

En esta tarea se definen los algoritmos para el cálculo de rutas optimizadas en función de la autonomía de la batería, posición GPS, destino del pedido, estado actual de batería y distancia entre todos los elementos que forman la ruta. El valor de autonomía es el obtenido por el módulo de cálculo de con-sumo, y se consigue teniendo en cuenta variables como la temperatura exterior, la temperatura desea-da en la carga del vehículo refrigerado, la temperatura actual de la carga refrigerada y la distancia pen-diente por recorrer. Entraremos más en detalle en este último módulo en el PT5.


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2. Diseño e implementación de interfaz de usuario

En esta tarea se desarrolla una interfaz de usuario basada en web e integrada en el servidor central. En primer lugar, se realiza un diseño visual de los diferentes componentes y campos en base a la in-formación definida en el PT1, para posteriormente implementar dicho diseño en una pantalla de la apli-cación central. Se habilita también por otro lado la comunicación entre la base de datos y los elementos con los que interactúa el usuario.

3. Implementación de módulo de visualización de rutas

Durante esta tarea se implementa el módulo de visualización de rutas. Para ello se comunica la aplica-ción con una librería de visualización de mapas, en este caso Google Maps, de forma que se puedan mostrar los datos de la ruta en base a una serie de puntos georreferenciados.

4. Implementación módulo de generación de informes de resultados

Finalmente, en esta tarea se abarcan las actividades de presentación de resultados en formato infor-me. Se crea un informe de ruta y consumo realizado por cada vehículo para la fecha deseada. La in-formación se extrae de la base de datos del sistema y se crea un informe tipo PDF para que el usuario puede analizar la ruta obtenida por el vehículo.

La aplicación web se ha diseñado para que se dirija hacia un producto final, además de las tareas ante-riormente mencionadas la web también incluye todas las opciones de una aplicación web éstandard en producción. Como, por ejemplo: las pantallas de registro y acceso como usuario, la gestión de varia-bles de configuración, así como el uso de cookies para identificar al usuario que esta accediendo a la web.

Para el desarrollo de la aplicación web se han elegido las siguientes tecnologías:

• Para el “frontend” o parte del cliente la tecnología HTML5 para la estructura de la web, CSS para los estilos y AngularJS (JavaScript) para manejar el funcionamiento y los eventos.

• En cuanto al “backend” o lado del servidor se ha desarrollado en NodeJS, tanto el algoritmo de enrutado como la comunicación con la base de datos, que está desarrollada en PostgreSQL.

El presente entregable incluye también las pruebas realizadas para validar tanto la aplicación web co-mo el algoritmo de enrutado (VRP) mediante la realización de diferentes bancos de pruebas.

Finalmente, se incluirá también una sección que analice el impacto ambiental que este proyecto ha su-puesto y la mejora que supondría frente a medios de transporte convencionales.


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4 Aplicación web

4.1 Análisis de los casos de uso

En base a los casos de uso definidos en E1.2. se ha realizado un análisis de aquellos específicos del com-ponente 4.

INTERFACES

CÁLCULO DE RUTA

SERVICIOS EN RUTA SEGURIDAD

CUCR0100

Cálculo de Ruta

CUSR0200

Servicios en Ruta

CUS0300

Seguridad

CUCR0101 CUSR0201 CUSR0202 CUS0301

I.1 PTCR PTCC X

X

I.2 PTCR PTRD X X X

I.3 PTRD Smartphone

X X X

I.4 Smartphone MA

X X

AI.1

Usuario

Gestor

PTCR X

X

AI.2

Usuario

Conductor

Smartphone

X X X

Tabla 1. Interfaces vs Casos de Uso

La PTCR tiene varias funciones en el transcurso normal de la aplicación. Principalmente se dedica al cálculo de una ruta dada y de su envío a la plataforma de recogida de datos (I.2). Además, es la que se comunica con la PTCC enviándole la ruta optimizada y recibiendo la estimación de consumo final (I.1), esta acción se realizará previa a la ejecución de la ruta y durante su transcurso (CUCR0100 y CUSR0200)

Cuando los gestores (AI.1) decidan realizar una planificación de ruta para su reparto de mercancía a través de CoolRouting, ésta se llevará a cabo a través de una interfaz amigable dónde introducir la información pa-ra poder obtener las pautas necesarias para ejecutarlo (CUCR0101). Para poder acceder a la aplicación web el usuario gestor necesitará acceder a través de unas credenciales cifradas (CUS0301).

En resumen, la plataforma de cálculo de rutas participa de una forma u otra en todos los casos de uso del proyecto: Cálculo de Ruta, Servicios en ruta y Seguridad.


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4.2 Interfaz de la aplicación web

La interfaz web es la parte visual del proyecto en la que el gestor puede interactuar de forma sencilla con la información generada en el proyecto. Para esto, la aplicación hace uso de las funciones de la API recopiladas y explicadas en el entregable E3.2 Interfaz de acceso a los datos del sistema para ac-ceder a la base de datos del sistema.

En esta sección se revisan las diferentes pantallas que forman la aplicación y la funcionalidad de cada uno de sus componentes. La estructura general de la web la podemos observar en la siguiente figura.

Figura 2: Estructura general de la aplicación web

Se pueden distinguir dos módulos, en la parte izquierda tenemos el menú lateral el cual es fijo e inva-riable y consta de los logos de los partners del proyecto, así como de enlaces que nos permiten un ac-ceso rápido a las diferentes secciones de la aplicación web. En la parte derecha se ubica el contenido, esta parte es dinámica y varía según la sección en la que nos encontremos.

A continuación, se presentan las diferentes secciones de la aplicación en un formato ficha, indicando la URL de acceso y una descripción de la misma.


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4.2.1 Pantallas de registro y acceso a la aplicación web

URL /login /signup

Descripción

Pantallas para poder acceder a la aplicación web. En la pantalla de registro, registras tus credenciales en la BBDD, en la que estas se almacenan encriptadas, posteriormente tendrás que introducirlas en la pantalla de acceso para poder iniciar sesión, en caso de ser correcta te redirigirá automáticamente a la pantalla principal de la aplicación web.

Captura

Figura 3: Pantalla de acceso a la aplicación web

Figura 4: Pantalla de registro en la aplicación


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4.2.2 Panel de control

URL /

Descripción

Esta es la pantalla principal de la aplicación, la primera a la que accedemos des-pués de identificarnos. El contenido de esta pantalla es un resumen del número de datos actuales de cada tipo en la base de datos. En la parte inferior, podemos observar un cuadro avisándonos del estado de las rutas que están actualmente en marcha y en la parte izquierda una lista de manuales descargables en formato PDF para una conducción eficiente y evaluación medioambiental.

Todos los elementos mencionados enlazan con las diferentes secciones que re-presentan en caso de click.

Captura

Figura 5: Pantalla de panel de control


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4.2.3 Visualización de la información de la base de datos

URL /dbtable

Descripción

En esta pantalla podemos visualizar los datos referentes a los vehículos, almacenes, pe-didos y canbus en formato de tablas y separados por paneles. El gestor puede eliminar o cambiar el estado de una instancia concreta utilizando los botones de la columna “Accio-nes”. Los paneles se pueden minimizar, actualizar o añadir una nueva instancia con los botones correspondientes de la parte derecha del encabezado del panel.

Captura

Figura 6: Pantalla de las tablas de la base de datos


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4.2.4 Formularios de inserción de datos (almacenes, pedidos y vehículos)

URL /dbtable Panel Inserciones (1 y 2)

Descripción Estos formularios aparecen cuando pulsamos el botón + en los paneles de la pantalla an-terior. Estos formularios nos permiten insertar nueva información en la base de datos con el apoyo visual de un mapa, indicando las direcciones.

Capturas

Figura 7: Formulario de inserción de vehículos

Figura 8: Formulario de inserción de clientes y almacenes


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4.2.5 Creación de rutas

URL /routes Panel Crear nueva ruta (1)

Descripción

Primer panel de la gestión de rutas. Este panel nos permite elegir el punto de salida y de llegada, con el vehículo y la hora de salida deseada. Una vez elegido nos mostrará qué clientes requieren de una entrega ese día y nos permite seleccionar qué pedidos queremos servir en esa ruta, teniendo en cuenta restricciones de capacidad.

Capturas

Figura 9: Ejemplo de formulario de creación de rutas


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4.2.6 Gestión y seguimiento de rutas

URL /routes Panel Gestión de rutas (2)

Descripción

Segundo panel de la gestión de rutas. Este es panel principal, nos permite calcular la ruta óptima, confirmar y realizar el seguimiento de una ruta en tiempo real.

Pasos:

• Cargar una ruta creada en el panel anterior.

• Calcular la ruta óptima, esto genera una nueva columna de estimación tanto en tiempo como en batería para el momento previsto de la entrega.

• De ser viable, confirmar la ruta por el gestor.

• En ese momento el conductor ya puede descargarla desde la app y empezar a repartir los pedidos.

• Cada vez que un pedido sea realizado la pantalla se actualizará y mostrará la hora y la batería reales en una nueva columna y actualizará el estado del pedi-do.

• Cuando la ruta se termine, sea con error o no, el estado de la ruta se actualiza-rá y se dará por finalizada.

• El estado del panel podrá exportarse en pdf en cualquier momento, con el bo-tón “Descargar” de la parte superior derecha.

Capturas

Figura 10: Panel de gestión y seguimiento de rutas


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4.2.7 Visualización de rutas

URL /visualizer

Descripción

La pantalla de visualización de rutas es una alternativa a la pantalla de gestión, aportando un refuerzo visual al gestor, que puede visualizar la ruta sobre un ma-pa Google Maps con el orden de reparto, y unos iconos que indican el almacén y el último punto donde se obtuvo datos del vehículo (camión)

También contiene un desplegable “Progreso” con información resumida referente a la ruta y su estado actual.

Capturas

Figura 11: Pantalla de visualización de rutas


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4.2.8 Control de notificaciones

URL /alerts

Descripción Esta pantalla muestras una tabla con un registro de las notificaciones generadas por todos los usuarios de la aplicación, desde la creación de elementos o el inicio y fin de las rutas.

Capturas

Figura 12: Control de notificaciones

4.2.9 Pantalla de configuración

URL /configuration

Descripción Esta pantalla muestra información sobre la cuenta y sobre algunas variables de confi-guración para adaptarse mejor a las necesidades concretas de cada empresa.

Capturas

Figura 13: Pantalla de configuración


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4.3 Test funcionales

Test ID T01. Creación y cálculo de ruta con éxito

Caso de Uso involucrado CUCR0101 Cálculo de la ruta

Fecha 06/04/2017

Descripción del test

Se va a realizar un test con el proceso completo desde la creación de la ruta hasta su confirmación. Los vehículos y pedidos han sido introducidos previamente en el sistema.

El gestor crea la ruta seleccionando vehículo, clientes, punto y hora de partida. Posteriormente puede realizar el cálculo de la ruta óptima, que cumple con la función objetivo y satisface las restricciones planteadas (capacidad, ventanas horarias, etc.). A continuación, esta información es enviada a la PTCC, que gracias al módulo de consumo comprobará que el vehículo tiene autonomía suficiente para poder realizar la ruta. Una vez estimados los niveles de batería y los tiempos de llegada a cada punto de la ruta, el gestor podrá confirmar la ruta y registrarla en el PTRD.

Paso Acción Entrada Resultado GAP

01 Usuario crea una ruta con unas con-diciones iniciales

Condiciones iniciales de ruta

Cuadro de texto con el mensaje de ruta creada con éxito

-

02

Calcular la ruta óp-tima, pasando por la PCR y PTCC pa-ra los consumos

Pulsar el botón “Calcular ruta óptima” del menú de gestión de rutas

Ruta óptima con estimaciones de consumos y tiempos de llegada en cada punto

03 El gestor lanza la ruta

Pulsar el botón “Lanzar” del menú de gestión de rutas

La ruta ha sido lanzada y ya puede ser iniciada por el conductor

Observaciones

Evaluación/validación de los resultados

El test ha sido realizado correctamente.

Paso 1.1: Formulario de creacion de ruta


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Test ID T01. Creación y cálculo de ruta con éxito

Caso de Uso involucrado CUCR0101 Cálculo de la ruta

Paso 1.2: Pantalla de gestión de rutas

Paso 2: Enviar la ruta a través de la PTCR y la PTCC (nueva columna con las estimaciones)

Paso 3: Lanzar la ruta (cambio el estado a “lanzado” y los pedidos a “En ruta”)


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Test ID T02. Cálculo de la ruta sin suficiente autonomía

Caso de Uso involucrado CUSR0101 Cálculo de ruta

Fecha 08/06/2017

Descripción del test Se va a simular una ruta en la que la PTCC da un SOC muy bajo a la lle-gada y por tanto hay riesgo de no tener autonomía suficiente para com-pletar la ruta. El sistema dará error y no dejará lanzarla.

Paso Acción Entrada Resultado GAP

01

Calcular la ruta óp-tima, pasando por la PCR y PTCC pa-ra los consumos

Pulsar el botón “Calcular ruta óptima” del menú de gestión de rutas

El gestor de rutas muestra el cam-po de consumos en rojo y la ruta con error 520

01 Usuario intenta lanzar la ruta con error

Pulsar el botón “Lanzar”

El sistema muestra un cuadro de texto diciendo que esta “ruta no es apta para lanzarse” y por tanto el conductor no puede descargarla

-

Observaciones

Consideramos una ruta con autonomía insuficiente cuando el SOC estimado de llegada es inferior al 10%.



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Test ID T03. Acceso a la aplicación web

Caso de Uso involucrado CUSR0301 Seguridad

Fecha 06/04/2017

Descripción del test

En este test se intentará acceder a la aplicación web de 3 formas distin-tas:

• Con un usuario que no existe en el sistema.

• Con un usuario existente, pero con una contraseña errónea.

• Usuario y contraseñas correctos.

Caso Acción Entrada Resultado GAP

01 Introducir creden-ciales (usuario y contraseña)

Credenciales de acceso Mensaje de error -


Credenciales de acceso Mensaje de error


Credenciales de acceso Redirección a pantalla principal de la aplicación web

Observaciones


El test ha sido realizado correctamente.

Casos 01 y 02 (muestra el error):


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5 Definición del algoritmo de cálculo de ruta óptima

5.1 Características del problema

El problema a resolver en esta fase del proyecto es la obtención de una ruta óptima, que minimice el tiempo de viaje de todos los vehículos de reparto de mercancías de un supermercado, dichas rutas tienen que cumplir una serie de restricciones como son.

• Que no se supere la capacidad del vehículo

• Que se cumplan las ventanas horarias que fija cada cliente

• Que no se agote la batería (autonomía del vehículo)

En el grafo inferior puede verse un ejemplo de problema de este tipo y una posible solución, para poder te-ner una definición gráfica del mismo. En dicho caso existirían 4 tiendas (p1, p2, p3 y p4) de la cadena de supermercados X. Dicha cadena de supermercados cuenta para el reparto de sus mercancías con 4 vehícu-los (v1, v2, v3 y v4), siendo conocida su ubicación inicial al comienzo de la jornada (aunque ésta puede va-riar de un día para otro). Dichos vehículos tienen que repartir a 20 clientes (c1, …c20), de forma que se cumplan las restricciones fijadas y consiguiendo que el tiempo empleado por todos los vehículos sea el mí-nimo posible. Al final de la jornada todos los vehículos deben regresar al punto de origen.

Grafo ejemplo:

Figura 14: Grafo ejemplo problema enrutado

De este modo, el objetivo del problema sería la minimización del tiempo total de realización de todas las ru-tas, teniendo en cuenta tanto los tiempos de viaje como los de parada, así como las esperas necesarias pa-ra cumplir con las ventanas horarias de cada cliente.

La solución del problema pasaría por satisfacer la demanda de todos los clientes, en tiempo y forma ade-cuados, con las condiciones anteriormente mencionadas.


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5.2 Modelo matemático de la solución

Función objetivo:

Minimizar la suma de tiempos de todas las rutas

∑ ∑ ∑ 𝑥𝑖𝑗𝑘 ∙ 𝑡𝑖𝑗

𝑝+𝑐

𝑖=1

𝑝+𝑐

𝑗=1

𝑣

𝑘=1

Datos:

Número total de clientes: c (subconjunto C) (cada cliente: ci)

Número depósitos: p (subconjunto P) (cada depósito: pi)

Número vehículos: v (subconjunto V) (cada vehículo: vi)

Capacidad de cada vehículo: ki

Tiempo de parada en cada nodo: tpi

Autonomía del vehículo en un momento puntual: aik

Demanda de cada nodo: di

Tiempo de inicio de la ventana horaria de un cliente: Tii

Tiempo de fin de la ventana horaria de un cliente: Tfi

Ubicación inicial de cada vehículo: Ii

Instante de llegada a un nodo: ti

Distancia entre dos nodos (segmento): sij

Velocidad media en un segmento: veij o tiempo (depende): tij

Para PTCC: Carga inicial de la batería: a0k

Temperatura exterior: tempex

Temperatura interior deseada: tempdes

Temperatura interior de la caja: tempin

Velocidad media de cada segmento: veij

Variables:

xijk: binaria. El nodo i precede al nodo j en la ruta k.

zik: binaria. El nodo i pertenece a la ruta k.


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Restricciones:

1) Cada cliente sólo pertenece a una ruta:

∑ 𝑧𝑖𝑘 = 1

𝑣

𝑘=1

∀𝑖 ∈ 𝐶

2) Las rutas empiezan y acaban en un depósito

∑ ∑ 𝑥𝑖𝑗𝑘

𝑐

𝑖=1

𝑝

𝑗=1

= 1 ∀𝑘 ∈ 𝑉

∑ ∑ 𝑥𝑗𝑖𝑘

𝑐

𝑖=1

𝑝

𝑗=1

= 1 ∀𝑘 ∈ 𝑉

3) Se cumple el balance de flujo en cada cliente

∑ ∑ 𝑥𝑖𝑗𝑘

𝑐+𝑝

𝑗=1𝑖≠𝑗

− ∑ ∑ 𝑥𝑗𝑖𝑘

𝑐+𝑝

𝑗=1𝑖≠𝑗

= 0

𝑣

𝑘=1

∀𝑖 ∈ 𝐶

𝑣

𝑘=1

4) Se cumplen las ventanas horarias en cada nodo

(𝑡𝑖 + 𝑡𝑝𝑖 + 𝑡𝑖𝑗) ∙ 𝑥𝑖𝑗 ≤ 𝑡𝑗 ∀𝑖, 𝑗 ∈ 𝐶 ∪ 𝑃 𝑡𝑖𝑖 ≤ 𝑡𝑖 ≤ 𝑡𝑓𝑖 ∀𝑖 ∈ 𝐶

5) Existe una limitación de capacidad

∑ 𝑑𝑖

𝑐

𝑖=1

∙ 𝑧𝑖𝑘 ≤ 𝑘𝑘 ∀𝑘 ∈ 𝑉

6) Relación de variables

∑ 𝑥𝑖𝑗𝑘

𝑐+𝑝

𝑗=1𝑗≠𝑖

= 𝑧𝑖𝑘 ∀𝑖 ∈ 𝐶 ∪ 𝑃 ∀𝑘 ∈ 𝑉

∑ 𝑥𝑗𝑖𝑘

𝑐+𝑝

𝑗=1𝑗≠𝑖

= 𝑧𝑖𝑘 ∀𝑖 ∈ 𝐶 ∪ 𝑃 ∀𝑘 ∈ 𝑉


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Cálculos iniciales:

Tiempo de parada: Suponemos que es un valor fijo para cada cliente

Autonomía del vehículo: modelo de cálculo elaborado por el ITE – Aik (nodo i, veh k)

Función de: Autonomía inicial: A0k

Temperatura exterior: tempex

Temperatura interior deseada: tempdes

Temperatura interior de la caja: tempin

Velocidad media de cada segmento: veij

El modelo ofrece:

% carga de batería estimado del vehículo k en el nodo i: cargaik

Autonomía restante (km) del vehículo k en el nodo i: aik


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5.3 Algoritmos de resolución del problema

5.3.1 Estudio de métodos de resolución

Para la selección del algoritmo de resolución del problema que nos ocupa, se ha realizado un análisis bibliográfico de las diferentes alternativas existentes y sus principales características.

Para ello, numerosos artículos han sido consultados, recopilándose aquella información que se ha con-siderado más relevante para la casuística de nuestro proyecto. Las reseñas bibliográficas de los dife-rentes artículos consultados se encuentran disponibles en el capítulo 9 – ‘Referencias’, del presente documento.

En primer lugar, sería conveniente definir aquellos tipos de algoritmos existentes para la resolución de este tipo de problemas, como Abraham Duarte comenta en su libro “Metaheurísticas” estos algoritmos se pueden definir como:

- Algoritmos exactos: Los algoritmos exactos son aquellos que nos permiten obtener la solución óptima real a nuestro problema. Los métodos exactos de resolución se han aplicado con éxito a una cantidad elevada de problemas. Algunos ejemplos de estos métodos son los algoritmos vora-ces, algoritmos de divide y vencerás, algoritmos de ramificación y poda, backtraking, etc. Todos es-tos procedimientos resuelven problemas que pertenecen a la clase P de forma óptima y en tiempo razonable. En cambio, existe una clase de problemas, denominada NP, con gran interés práctico para los cuales no se conocen algoritmos exactos con tiempos de convergencia en tiempo polinó-mico. Es decir, aunque existe un algoritmo que encuentra la solución exacta al problema, tardaría tanto tiempo en encontrarla que lo hace completamente inaplicable. Además, un algoritmo exacto es completamente dependiente del problema (o familia de problemas) que resuelve, de forma que cuando se cambia el problema se tiene que diseñar un nuevo algoritmo exacto y demostrar su op-timalidad.

- Algoritmos heurísticos: Para la mayoría de problemas de interés no existe un algoritmo exacto con complejidad polinómica que encuentre la solución óptima a dicho problema. Además, la cardi-nalidad del espacio de búsqueda de estos problemas suele ser muy grande, lo cual hace inviable el uso de algoritmos exactos ya que la cantidad de tiempo que necesitaría para encontrar una solu-ción es inaceptable. Debido a estos dos motivos, se necesita utilizar algoritmos aproximados o heu-rísticos que permitan obtener una solución de calidad en un tiempo razonable. La mejor definición de un método heurístico es la proporcionada por Zanakis et al: “Procedimientos simples a menudo basados en el sentido común que se supone que obtendrán una buena solución (no necesariamen-te óptima) a problemas difíciles de un modo sencillo y rápido”.

Los algoritmos heurísticos suelen clasificarse en:

1. Métodos constructivos: Procedimientos que son capaces de construir una solución a un problema dado. La forma de construir la solución depende fuertemente de la estrategia elegida.

2. Métodos de búsqueda: Parten de una solución factible dada y a partir de ella intentan me-jorarla.

El principal problema que presentan los algoritmos heurísticos es su incapacidad para escapar de los óptimos locales. Para solventar este problema se introducen otros algoritmos de búsqueda más inteligentes que eviten en la medida de lo posible quedar atrapados en estos. Estos algoritmos de búsqueda más inteligentes, denominados meta heurísticas, son procedimientos de alto nivel que guían a algoritmos heurísticos conocidos evitando que éstos caigan en óptimos locales.

- Algoritmos meta heurísticos: Para obtener mejores soluciones que las heurísticas tradicionales

es necesario recurrir a técnicas que realicen una mejor exploración del espacio de soluciones. Las Metaheurísticas son procedimientos genéricos de exploración del espacio de soluciones para pro-blemas de optimización y búsqueda. Proporcionan una línea de diseño que, adaptada en cada con-texto, permite generar algoritmos de solución que, en general, obtienen mejores resultados que las heurísticas clásicas, aunque incurriendo en mayores tiempos de ejecución (que, de todos modos,


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son inferiores a los de los algoritmos exactos). Algunos ejemplos de aplicación de estos algoritmos son:

o Algoritmos de Hormigas son procedimientos basados en agentes que utilizan métodos constructivos aleatorizados y cooperan entre sí compartiendo información.

o Algoritmos de Búsqueda Tabú son métodos de búsqueda local que aceptan empeorar las soluciones para escapar de los óptimos locales.

o Los Algoritmos Genéticos se basan en mantener un conjunto de soluciones lo suficiente-mente diverso como para cubrir gran parte del espacio de soluciones.

5.3.2 Método de construcción de rutas elegido

Para la resolución de nuestro problema concreto y debido a la necesidad de una velocidad de resolu-ción alta, no era viable utilizar un algoritmo de resolución exacto, así que decidimos utilizar un algoritmo heurístico de construcción de rutas, que posteriormente mejoraríamos con dos heurísticas de mejora.

En un primer momento decidimos implementar una heurística tradicional bien conocida como es el Al-goritmo de ahorros desarrollado por Clarke&Wright (1964).

La idea central de las Heurísticas de Ahorro es que se van combinando las rutas, de forma que al pa-sar a ser una sola ruta suponen un ahorro de costes. Una posible solución combinaría dos rutas dife-rentes (0... i, 0) y (0, j... 0) en una nueva ruta (0... i, j... 0).

Figura 15: Grafo de algoritmo de ahorros

El ahorro en distancia obtenido por dicha unión se presenta con la siguiente formula:

𝒔𝒊𝒋 = 𝒄𝒊𝒐 + 𝒄𝒐𝒋 − 𝒄𝒊𝒋

Donde s representa el ahorro de introducir la ruta i, j. La variable c, representa el coste de ir desde i al origen, o de j al origen y de i a j. La nueva solución obtenida es la que genera el mayor ahorro siempre que no se violen las restricciones del problema (vistas en el apartado 4.1). Los pasos a seguir en esta metodología son los siguientes:

1. Para cada cliente i construir la ruta (0, i, 0). 2. Calcular una matriz de ahorros. 3. Tomar el máximo ahorro y verificar si la solución es factible. Si lo es, tomar como nueva solución,

de lo contrario volver a calcular ahorros con otro cliente.

Una de las deficiencias del algoritmo de Clark & Wright es que tiende a producir buenas rutas al co-mienzo, pero rutas menos interesantes hacia el final. Para remediar esto, se puede realizar una penali-zación en la función de ahorros con la unión de rutas con clientes lejanos.


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5.3.3 Soluciones implementadas a partir del algoritmo de Ahorros

En una segunda fase y para mejorar la calidad de las soluciones del algoritmo anterior, se decidió im-plementar una variante de la versión clásica de Clarke & Wright desarrollada por Solomon (1987) que consiste en generar una ruta del almacén a cada nodo y después de regreso al origen, después estas rutas se van fusionando utilizando el máximo ahorro de Clarke & Wright. Además, añade una variable de aleatorización que iterando varias veces el algoritmo nos permite observar con cual obtenemos una mejor solución.

𝒔𝒊𝒋 = 𝒄𝒊𝒐 + 𝒄𝒐𝒋 − 𝑮 ∗ 𝒄𝒊𝒋

La variable G, se considera un factor de forma de la ruta y varía entre [0,1] dando más o menos impor-tancia al coste entre nodos para decidir si una unión es o no buena.

Aunque la solución anterior mejora las soluciones respecto a solo una ejecución del Algoritmos de aho-rros, está mejora está bastante limitada ya que solo aleatoriza parte de la decisión de elección del can-didato.

Para mejorar aún más la calidad de nuestra solución utilizamos lo que se conoce como método GRASP, este tiene como objetivo resolver problemas difíciles en el campo de la optimización combina-toria. Como explica George Kontoravdis en su publicación “A GRASP for the Vehicle Routing Problem with Time Windows”1 Esta técnica dirige la mayor parte de su esfuerzo a construir soluciones de alta calidad que son posteriormente procesadas para obtener otras aún mejores.

La construcción de estas soluciones se realiza en 2 fases: En la primera fase se contruye una lista de posibles soluciones, utilizando un criterio “greedy” o aleatorio en que se incluyen los mejores aspirantes a formar parte de la solución, de esa lista se escoge un candidato aleatoriamente. En un segundo pa-so, se aplica una búsqueda para llegar al óptimo local. Esto se hace de forma iterativa un número de-terminado de veces hasta alcanzar la solución más próxima a la óptima.

Este algoritmo aplicado a nuestro caso consiste en iterar el algoritmo de ahorros un número alto de ve-ces (500), cambiando en cada una de estas iteraciones aleatoriamente el candidato que es selecciona-do en cada fase de unión de los nodos del algoritmo de ahorros. De esta forma obtenemos casi todas las posibilidades óptimas que pueden darse y nos quedamos con la que de una mejor solución (un cos-te más bajo). Además, evitamos óptimos locales y por consiguiente estaremos mucho más cerca de conseguir la solución óptima.

En la sección 6.2 se muestra una comparación entre las dos versiones implementas ante una misma entrada y con la solución óptima bien conocida, llamadas CW_solomon y CW_candidates respecti-vamente.

1 http://www.me.utexas.edu/~bard/Bard_Papers/GRASP%20VRP%20(ORSA%20JOC-1995).pdf

http://www.me.utexas.edu/~bard/Bard_Papers/GRASP%20VRP%20(ORSA%20JOC-1995).pdf


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6 Validación y pruebas del algoritmo de cálculo de ruta óptima

En esta sección se van a evaluar la robustez y optimización de los algoritmos desarrollados para la resolu-ción del cálculo de rutas, explicados en la sección anterior, comparando los resultados obtenidos con la so-lución más óptima posible.

Para este propósito, es habitual utilizar un banco de pruebas en el que probar diferentes algoritmos antes las mismas instancias bien conocidas. En nuestro caso el banco de pruebas que se ajusta más a nuestro problema VRPTW es el conocido como Solomon2. Este banco de pruebas está formado por instancias que están diseñadas para poner a prueba todas las posibilidades que pueden darse en este tipo de problemas, además de que cada instancia tiene asignado el mejor coste conseguido hasta la fecha (el más cercano al óptimo) para poder compararlo con nuestra solución y establecer lo buena que es esta.

6.1 Instancias Solomon

Las instancias Solomon consisten en 6 conjuntos de problemas que están diseñados para afectar al com-portamiento de los algoritmos de enrutado y planificación. Esto se consigue mediante la distancia entre clientes, la capacidad, el número de pedidos por vehículo y la duración/posición de las ventanas horarias.

Las distancias están generadas aleatoriamente en los conjuntos R1 y R2, agrupadas en los conjuntos C1 y C2 y una mezcla de ambas en los conjuntos RC1 y RC2. Los conjuntos de problemas de tipo 1 (R1, C1, RC1) están hechos con tiempos de ventana más restringidos, de forma que las opciones son más limitadas y permiten entre 5-10 clientes por ruta. En cambio, los de tipo 2 (C2, R2, RC2) tienen más flexibilidad en sus tiempos de ventana lo que permite que los vehículos se pueden encargar de más clientes. Las coordenadas de los clientes son las mismas para los problemas de un tipo determinado solo se diferencian en la duración de sus ventanas horarias.

6.2 Comparación con las instancias Solomon

ARCHIVO OPTIMO CW_SOLOMON CW_CANDIDATES

Rutas Coste Rutas Coste Desviación Rutas Coste Desviación

R101 8 617.1 9 637.95 1 3.38% 8 619.17 0 0.34%

R102 7 547.1 8 566.81 1 3.60% 7 560.10 0 2.38%

R103 5 454.6 6 472.46 1 3.93% 6 464.83 1 2.25%

R104 4 416.9 5 449.36 1 7.79% 5 440.08 1 5.56%

R105 6 530.5 7 586.58 1 10.57% 6 559.45 0 5.46%

R106 5 465.4 6 519.92 1 11.71% 5 483.54 0 3.90%

R107 4 424.3 6 465.96 2 9.82% 5 434.44 1 2.39%

R108 4 397.3 5 436.53 1 9.87% 4 400.20 0 0.73%

R109 5 441.3 5 456.32 0 3.40% 5 442.63 0 0.30%

R110 4 444.1 5 459.55 1 3.48% 5 448.30 1 0.95%

R111 4 428.8 5 447.69 1 4.41% 5 433.74 1 1.15%

R112 4 393.0 5 454.06 1 15.54% 4 395.41 0 0.61%

R201 4 463.3 6 520.75 2 12.40% 5 478.26 1 3.23%

R202 4 410.5 5 445.64 1 8.56% 4 414.11 0 0.88%

2 http://w.cba.neu.edu/~msolomon/problems.htm

http://w.cba.neu.edu/~msolomon/problems.htm


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R203 3 391.4 5 443.87 2 13.41% 4 406.97 1 3.98%

R204 2 355.0 3 376.72 1 6.12% 2 357.82 0 0.79%

R205 3 393.0 3 421.78 0 7.32% 4 405.89 1 3.28%

R206 3 374.4 3 394.09 0 5.26% 4 375.97 1 0.42%

R207 3 361.6 2 380.13 -1 5.12% 2 370.73 -1 2.52%

R208 1 328.2 2 357.73 1 9.00% 2 336.33 1 2.48%

R209 2 370.7 3 435.05 1 17.36% 3 386.20 1 4.18%

R210 3 404.6 4 447.29 1 10.55% 4 417.93 1 3.29%

R211 2 350.9 3 390.96 1 11.42% 3 363.84 1 3.69%

C101 3 191.3 4 260.97 1 36.42% 3 191.81 0 0.27%

C102 3 190.3 4 261.69 1 37.51% 3 192.89 0 1.36%

C103 3 190.3 5 262.68 2 38.03% 3 193.33 0 1.59%

C104 3 186.9 4 227.37 1 21.65% 3 188.60 0 0.91%

C105 3 191.3 4 257.99 1 34.86% 3 191.81 0 0.27%

C106 3 191.3 4 260.97 1 36.42% 3 191.81 0 0.27%

C107 3 191.3 4 257.99 1 34.86% 3 191.81 0 0.27%

C108 3 191.3 3 208.14 0 8.80% 3 196.04 0 2.48%

C109 3 191.3 3 203.98 0 6.63% 3 195.79 0 2.35%

C201 2 214.7 2 215.54 0 0.39% 2 215.54 0 0.39%

C202 2 214.7 2 228.65 0 6.50% 2 215.54 0 0.39%

C203 2 214.7 2 242.09 0 12.76% 2 217.58 0 1.34%

C204 1 213.1 2 228.04 1 7.01% 2 215.54 1 1.15%

C205 2 214.7 2 220.62 0 2.76% 2 215.54 0 0.39%

C206 2 214.7 2 220.62 0 2.76% 2 215.54 0 0.39%

C207 2 214.5 2 222.99 0 3.96% 2 215.34 0 0.39%

C208 2 214.5 2 234.54 0 9.34% 2 216.39 0 0.88%

RC101 4 461.1 8 664.59 4 44.13% 6 534.20 2 15.85%

RC102 3 351.8 6 519.37 3 47.63% 5 451.75 2 28.41%

RC103 3 332.8 6 510.30 3 53.34% 5 443.30 2 33.20%

RC104 3 306.6 4 362.15 1 18.12% 4 361.40 1 17.87%

RC105 4 411.3 7 577.54 3 40.42% 6 519.98 2 26.42%

RC106 3 345.5 5 486.02 2 40.67% 5 457.98 2 32.56%

RC107 3 298.3 4 369.94 1 24.02% 3 298.95 0 0.22%

RC108 3 294.5 3 306.25 0 3.99% 3 296.66 0 0.73%

RC201 3 360.2 6 566.11 3 57.17% 5 524.83 2 45.71%

RC202 3 338.0 5 503.30 2 48.91% 5 453.42 2 34.15%

RC203 3 326.9 4 409.73 1 25.34% 4 404.83 1 23.84%

RC204 3 299.7 3 306.42 0 2.24% 3 305.67 0 1.99%

RC205 3 338.0 5 457.85 2 35.46% 5 450.02 2 33.14%

RC206 3 324.0 4 410.83 1 26.80% 3 338.79 0 4.56%

RC207 3 298.3 3 301.37 0 1.03% 3 298.95 0 0.22%

RC208 2 269.1 2 286.83 0 6.59% 2 269.88 0 0.29%

Tabla 2: Comparación de algoritmos utilizando instancias Solomon.


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Como se puede observar en la tabla anterior, auque ambos muestran un buen resultado, el algoritmo de “CW_candidates” es superior a “CW_Solomon” ya que el porcentaje de error es mejor en todos los casos. Se puede observar también que la desviación respecto al óptimo es casi despreciable en la ma-yoría de casos (<5%), solo en algunas instancias de tipo RC encontramos un error cercano al 30% peor que el de la ruta óptima, este error se podría ajustar modificando las variables, aunque esto cam-biaría el resultado del resto de instancias.

De todas formas, estas instancias contienen 100 nodos que son muchísimos más de los que nuestro algoritmo va a enfrentar en este proyecto, en el cual estamos más próximos a la decena que a la cen-tena. Por lo tanto, el método de resolución implementado nos asegura unas soluciones de muchísima calidad.


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7 Evaluación ambiental

El proyecto Cool Routing propone mejorar el transporte de mercancía refrigerada empleando vehículo eléctrico, a través del diseño de una plataforma tecnológica capaz de planificar, organizar y optimizar las rutas, proporcionando información, en el momento de planificar el viaje y durante el mismo, sobre la energía que se va a consumir o los puntos de recarga cercanos, entre otros.

Uno de los resultados esperados es conseguir un equilibrio entre los objetivos de la actividad comercial y la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos, favoreciendo el uso de vehículos eléctricos en el transporte refrigerado, consiguiendo así una mejora en la eficiencia energética y el impacto ambiental producido. En esta línea, el vehículo eléctrico puede ser clave en la reducción de las emisiones de ga-ses de efecto invernadero, así como en la reducción de la contaminación a nivel local

La distribución urbana de mercancías implica externalidades negativas como la congestión del tráfico, el deterioro del medio ambiente o los accidentes. El transporte por carretera es responsable del 20% de las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que genera un gran número de problemas ambien-tales en las ciudades, empeorando progresivamente la calidad de vida. Aproximadamente el 20% de los viajes de la ciudad pertenecen a los vehículos comerciales, generando el 25% de las emisiones de CO2 y el consumo de un 50% de combustible dedicado al transporte.

Debido a su importancia, se han seleccionado una serie de indicadores ambientales clave (KPIs) para el estudio del impacto ambiental del vehículo eléctrico y del vehículo convencional, y así poder cuantifi-car la mejora ambiental obtenida. Con estos datos, se realizará una comparativa entre ambos vehícu-los, lo que se denomina “Evaluación de depósito a ruedas”. Por otro lado, también se utilizarán para el cálculo del impacto ambiental asociado al propio vehículo (contaminación local) sumando el impacto ocasionado por la producción de esa energía o combustible, lo que se conoce como “Evaluación de fuente a ruedas”.

Finalmente, se plantea un ejemplo real, con una ruta de distancia determinada, para ver cómo se apli-carían los indicadores escogidos, en caso de tener una o varias rutas de reparto planificadas por la ciudad.

7.1 Indicadores ambientales

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, 2003)3 define indicador como "un parámetro, o el valor resultante de un conjunto de parámetros, que ofrece información sobre un fe-nómeno, y que posee un significado más amplio que el estrictamente asociado a la configuración del parámetro".

La OCDE fue la pionera en la utilización de los indicadores ambientales y estos se desarrollaron para responder a la preocupación de la sociedad por aquellos aspectos ambientales del desarrollo económi-co y social.

Para la definición de los indicadores ambientales realizada en este capítulo se ha tenido en cuenta el portal “climasig”4 de la Consejería de medioambiente y Ordenación del Territorio la Junta de Andalucía.

Acorde a la información proporcionada por Climasig, los indicadores cuantifican la información median-te la agregación de múltiples y diferentes datos. De este modo, un indicador ambiental es una variable que, mediante la síntesis de la información ambiental, pretende reflejar el estado del medio ambiente, o de algún aspecto de él, en un momento y en un espacio determinados, y que por ello adquiere gran va-lor como herramienta en los procesos de evaluación y de toma de decisiones políticas sobre los pro-blemas ambientales.

3 http://www.oecd.org/

4 http://climasig.es/

http://www.oecd.org/

http://climasig.es/


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Un indicador ambiental debe por lo tanto cumplir una serie de requisitos fundamentales:

- Medible, y por ello comparable.

- Predictivo, de manera que pueda alertar sobre una evolución negativa.

- Basado en datos fiables y de buena calidad.

- Representativo del conjunto.

- Sensible a los cambios que se produzcan en medio o en las actividades humanas relacionadas con él.

- Científicamente válido, estar basado en un buen conocimiento del sistema descrito.

- Sencillo, proporcionar una información simple y clara para cualquier usuario.

- Buen equilibrio coste-efectividad.

Los indicadores dependen de la noción de medio ambiente que se adopte; ésta se encuentra frecuen-temente asociada a la noción de problema y por ello los indicadores tienden a evaluar la situación de los principales problemas ambientales. Aunque también se desarrollan indicadores dirigidos a la eva-luación de los resultados de las políticas ambientales y aquellos referidos a la integración de los aspec-tos ambientales en las políticas económicas y sectoriales.

Para la evaluación ambiental de nuestro proyecto, los indicadores ambientales seleccionados se des-criben a continuación:

- Distancia recorrida: es la longitud total de la trayectoria realizada por un objeto móvil entre dos puntos. En nuestro caso, será la distancia existente desde un punto de partida (A) hasta un punto de llegada (B) de la ruta de reparto planificada y las unidades serán los kilómetros (km). Si bien, para la elección de la ruta se tendrá en cuenta la ruta más rápida y no la más corta. Para obtener la distancia recorrida se hará uso de herramientas como Google Maps o similares.

- Tiempo transcurrido: periodo determinado durante el que se realiza una acción o se desarrolla un acontecimiento. En el proyecto, se trata del tiempo transcurrido desde que el vehículo de reparto sale de las instalaciones con la mercancía, hasta que regresa a las instalaciones una vez comple-tada la ruta. Las unidades son minutos (min) u horas (h). El factor tiempo tendrá más importancia que otros en el tema de la elección de rutas, ya que se dará prioridad a la ruta más rápida frente a la más corta en distancia. Para obtener el tiempo transcurrido se hará uso de herramientas como Google Maps o similares.

- Servicios realizados: número de repartos realizados en el transcurso de la ruta. La unidad será el número total de servicios.

- Autonomía del vehículo: distancia máxima que puede recorrer un medio de transporte antes de detenerse para repostar combustible (diésel) o, en el caso de tracción eléctrica (electricidad), para recargar las baterías. La unidad será el número total de kilómetros (km) recorridos.

- Combustible utilizado: Según la Real Academia Española de la lengua (RAE), el combustible es un material que se emplea para producir energía en forma de calor. En el caso del transporte, pue-den considerarse diversos combustibles para dar energía a los vehículos como el gasoil, la gasoli-na, los gases comprimidos o licuados, etc.

- Consumo de combustible: cantidad de combustible consumido por el vehículo para realizar la ru-ta programada. Las unidades son litros de gasoil (l) para el vehículo convencional y watios o kilo-watios-hora de electricidad (kWh) para el eléctrico. En el caso de los vehículos convencionales, se suele emplear el cálculo de consumo por cada 100 Km de distancia recorrida (l/100km), y para los vehículos eléctricos por kilómetro o 100 km recorridos (Wh/km) (kWh/100km). Son datos que po-demos obtener de las fichas técnicas de los vehículos.

Hay diversos estudios, como los realizados por la compañía eléctrica Endesa5, que utilizan este in-

5 https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/economicos

https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/economicos


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dicador, mostrando el beneficio económico obtenido al usar un vehículo eléctrico en vez de un vehículo convencional.

También la plataforma Energía y Sociedad6 ofrece información sobre la eficiencia energética del vehículo eléctrico, donde se usan los consumos como uno de los indicadores principales para rea-lizar las comparativas.

- Ahorro económico: en nuestro caso, se trata de la diferencia económica entre el uso de un tipo de vehículo u otro. Es un indicador ligado a los consumos, ya que, en función de estos, se obtendrá un mayor o menor ahorro económico. La unidad será la diferencia de euros entre ambos escena-rios (€).

- Energía consumida: cantidad de energía asociada a la cantidad de combustible consumido por el vehículo para realizar la ruta planificada. Las unidades son los megajulios (MJ). Con este indicador se podrá observar la diferencia entre ambos modelos, es decir, hacernos una idea de la eficiencia energética de cada uno.

- Huella de carbono: cantidad de gases de efecto invernadero (GEI) emitidos a la atmósfera al lle-varse a cabo la ruta programada de reparto. Las unidades son kilogramos de CO2 equivalentes (kg CO2 eq.). Este indicador es utilizado en multitud de estudios, ya sea para calcular la huella de car-bono de organizaciones, (GEI emitidos en un periodo de tiempo por una organización) o de produc-tos y/o servicios (GEI emitidos a lo largo del ciclo de vida del producto y/o servicio analizado).

Si obtenemos los Kg CO2 eq. por kilómetro recorrido, simplemente habrá que multiplicar esos kilo-gramos por el total de kilómetros que tenga la ruta a realizar.

Hay diversos estudios tales como algunos realizados por la compañía eléctrica Endesa7, donde se analiza la eficiencia del vehículo eléctrico, en cuanto a emisiones de CO2 producidas.

Por otra parte, Red Eléctrica Española (REE) también utiliza este tipo de indicadores para controlar sus emisiones directas e indirectas a la atmósfera. Realizan el cálculo de GEI emitidos por la orga-nización de forma anual, ejerciendo así un control sobre la evolución de estos gases y proponiendo planes de reducción de emisiones, medidas de eficiencia energética, así como medidas compensa-torias.

Figura 16: Principales indicadores. Emisiones indirectas (t CO2 eq)

6 http://www.energiaysociedad.es/manenergia/4-2-la-eficiencia-energetica-del-vehiculo-electrico/

7 https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/emisiones-co2

kg CO2 eq totales= kg CO2 eq/km*total km ruta

http://www.energiaysociedad.es/manenergia/4-2-la-eficiencia-energetica-del-vehiculo-electrico/

https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/emisiones-co2


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También, plataformas como Motor Pasión Futuro8, proporcionan información relevante sobre kg CO2 por kilómetro recorrido y consumos, estableciendo comparativas entre vehículo eléctrico y convencional de diésel.

- Emisiones NOx: teniendo en cuenta lo establecido en el Registro Estatal de Emisiones y Fuentes Contaminantes (PRTR)9, los óxidos de nitrógeno son un grupo de gases compuestos por óxido ní-trico (NO) y dióxido de nitrógeno (NO2). El término NOX se refiere a la combinación de ambas sus-tancias. Este tipo de gases provienen principalmente de los combustibles utilizados en los motores de los vehículos o los procesos industriales.

Tal y como indica el PRTR, la inhalación en elevadas concentraciones y durante un corto periodo de tiempo, puede originar un edema pulmonar cuyos efectos no se observan hasta pasadas unas horas, agravándose con el esfuerzo físico. Una exposición prolongada puede afectar al sistema inmune y al pulmón, dando lugar a una menor resistencia frente a infecciones y causar cambios irreversibles en el tejido pulmonar. Con respecto a los impactos producidos en el medio ambiente, se trata de una sustancia que tiene una gran trascendencia en la formación del smog fotoquímico.

En nuestro proyecto se considera la cantidad de óxidos de nitrógeno emitidos a la atmósfera duran-te el reparto de la mercancía. Las unidades son kilogramos de óxidos de nitrógeno (kg NOx).

Si obtenemos los kg NOx por kilómetro recorrido, simplemente habrá que multiplicar esos kilogra-mos por el total

- Emisiones de CO: Basándose también en la información proporcionada por el Registro Estatal de Emisiones y Fuentes Contaminantes (PRTR)10, el monóxido de carbono es un gas inodoro, incolo-ro, insípido, tóxico y muy inflamable, aunque no es irritante, por lo que su exposición puede pasar completamente desapercibida. Es menos pesado que el aire, por lo que se acumula en las zonas altas de la atmósfera.

La principal fuente de emisión del monóxido de carbono se produce en el sector transporte debido a la combustión incompleta de gas, petróleo, gasolina, carbón y aceites. Su inhalación, en peque-ñas concentraciones, puede dar lugar a confusión mental, vértigo, dolor de cabeza, náuseas, debi-lidad y pérdida del conocimiento. Si se produce una exposición prolongada ó continua, pueden ver-se afectados el sistema nervioso y el sistema cardiovascular, dando lugar a alteraciones neurológi-cas y cardiacas.

En nuestro caso se trata de la cantidad de monóxido de carbono emitido a la atmósfera durante la realización de la ruta programada. Las unidades son kilogramos de monóxido de carbono (kg CO).

Si obtenemos los kg CO por kilómetro recorrido, simplemente habrá que multiplicar esos kilogra-mos por el total de kilómetros que tenga la ruta a realizar.

- Emisiones de partículas PM10: para concluir con los tipos de emisiones, el PRTR define las

PM1011 como aquellas partículas sólidas o líquidas de polvo, cenizas, hollín, partículas metálicas, cemento ó polen, dispersas en la atmósfera, y cuyo diámetro varía entre 2,5 y 10 µm.

Un 77,9% de la cantidad total emitida de PM10 procede del polvo resuspendido existente en la at-mósfera. La industria, la construcción y el comercio con un 7,6% y el transporte rodado con un 6,5% representan otros focos de contaminación de especial relevancia. La exposición prolongada o repetitiva a las PM10 puede provocar efectos nocivos en el sistema respiratorio de la persona.

En nuestro caso, se consideraría la cantidad de partículas sólidas o líquidas de hollín dispersadas en la atmósfera, durante la ruta de reparto por la ciudad. Las unidades de medida son kilogramos

8 http://www.motorpasionfuturo.com/coches-electricos/cuanto-co-por-km-emite-un-coche-electrico-en-espana

9 http://www.prtr-es.es/NOx-oxidos-de-nitrogeno,15595,11,2007.html

10 http://www.prtr-es.es/CO-Monoxido-de-carbono,15589,11,2007.html

11 http://www.prtr-es.es/Particulas-PM10,15673,11,2007.html

kg CO totales= kg CO/km*total km ruta

http://www.motorpasionfuturo.com/coches-electricos/cuanto-co-por-km-emite-un-coche-electrico-en-espana

http://www.prtr-es.es/NOx-oxidos-de-nitrogeno,15595,11,2007.html

http://www.prtr-es.es/CO-Monoxido-de-carbono,15589,11,2007.html

http://www.prtr-es.es/Particulas-PM10,15673,11,2007.html


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de partículas PM2,5 (diámetro ≤ 2.5 μm) y kilogramos de partículas PM10 (diámetro ≤ 10 μm) (kg PM2,5 y kg PM10).

Si obtenemos los Kg de partículas por kilómetro recorrido, simplemente habrá que multiplicar esos kilogramos por el total de kilómetros que tenga la ruta a realizar.

- Humo: suspensión en el aire de pequeñas partículas sólidas que resultan de la combustión incom-pleta de un combustible.

- Ruido: está constituido por el conjunto de sonidos no deseados, fuertes, desagradables o inespe-rados. El ruido ambiental se ha desarrollado en las zonas urbanas y es hoy una fuente de preocu-pación para la población.

Según el Libro Verde de “Lucha contra el Ruido” elaborado por la Unión Europea en 199612, alre-dedor del 20% de los habitantes de Europa occidental (80 millones de personas) estaban expues-tos a niveles de ruido que los expertos consideran inaceptables, es decir, de intensidad superior a la aceptable (65 decibelios (dB)). A nivel nacional, según un reciente estudio de la Organización Mundial de la Salud (OMS)13, 9 millones de españoles se exponen a niveles de ruido superiores a los 65 dB recomendados.

Los efectos del ruido pueden variar de un individuo a otro. Sin embargo, el informe de la Organiza-ción Mundial de la Salud (OMS) «El ruido en la sociedad - Criterios de salud medioambiental», de 1996, señala que el ruido puede tener una serie de efectos nocivos directos para las personas ex-puestas al mismo, como alteraciones del sueño, efectos fisiológicos auditivos y no auditivos, bási-camente cardiovasculares o interferencias en la comunicación.

Según el Ministerio de Educación Cultura y Deporte14, los principales focos de ruidos en un vehícu-lo en movimiento son:

▪ El grupo motor: depende de tipo de motor, del número de revoluciones, de la

▪ velocidad a la que se circula y del estado de mantenimiento (especialmente del tubo de es-cape).

▪ Los neumáticos: al rodar sobre el pavimento. Por encima de los 80 Km/h el ruido de los neumáticos en los vehículos ligeros es el más importante, predominando sobre el resto a partir de los 110 Km/h.

▪ La carrocería: de tipo aerodinámico, debido a las turbulencias creadas en el aire por el pa-so del vehículo.

▪ Los frenos y la transmisión: si funcionan en condiciones normales no son fuentes de ruido.

En nuestro caso, se efectuará la comparativa entre el ruido emitido por el vehículo convencional y por el vehículo eléctrico, medido en decibelios (dB).

El vehículo eléctrico utilizado para este estudio es el Nissan e-NV200 (107 CV de potencia), por lo que se ha escogido para hacer la comparativa un modelo similar en versión diésel, el modelo Nissan NV200 (110 CV de potencia).

A continuación, se puede observar una tabla-resumen que recoge los indicadores ambientales ante-riormente descritos, sus unidades y los factores para cada caso, pudiéndose apreciar las principales di-ferencias entre ambos vehículos:

12 http://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=LEGISSUM%3Al21224

13 http://www.who.int/es/

14 www.platea.pntic.mec.es

kg partículas totales= kg partículas/km*total km ru-ta

http://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=LEGISSUM%3Al21224

http://www.who.int/es/

http://www.platea.pntic.mec.es/


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KPI VEHÍCULO DIÉSEL VEHÍCULO ELÉCTRICO

Distancia recorrida (km) - -

Tiempo transcurrido (h o min) - -

Servicios realizados (nº) - -

Autonomía (km) 900 170

Combustible (tipo) Diésel Gasolina

Consumo (l/km o kwh/km) 0,055 0,165

Ahorro económico (€/km) 0,06 0,028

Energía consumida (MJ/km) 1,98 0,594

Huella de carbono (kg CO2 eq./km)

Evaluación de depósito a ruedas (emisión vehículo)

0,14 0

Evaluación de fuente a ruedas (producción del combustible + emisión vehículo)

0,17 0,05

Humo SI NO

Ruido (dB) 75 26

Tabla 3. Indicadores ambientales

7.2 Comparativa

Para realizar una comparativa real, supondremos que los vehículos tienen que hacer una ruta de 20 ki-lómetros con un total de 6 repartos por ruta (se han estimado 15 minutos por reparto). Los datos que se obtienen para cada vehículo son los siguientes:

KPI VEHÍCULO

DIÉSEL VEHÍCULO ELÉCTRICO

DIFERENCIA STATUS

Distancia recorrida (km) 20 20 -

Tiempo transcurrido (h o min) 2h10’ 2h10’ -

Servicios realizados (nº) 6 6 -

Autonomía (km) 900 170 730

Combustible (tipo) Diésel Electricidad

Consumo (l o kwh) 1,1 3,3 -

Ahorro económico (€) 1,2 0,56 0,64

Energía consumida (MJ/km) 1,98 0,594 27,72

Huella de carbono (kg CO2 eq.)

Evaluación de depósito a ruedas (emisión vehículo)

2,8 0 2,8

Evaluación de fuente a ruedas (producción del combustible + emisión vehículo)

3,4 1 2,4

Humo SI NO -

Ruido (dB) 75 26 49

Veh eléctrico mejora Veh eléctrico empeora No existe apenas diferencia resultados veh. diésel resultados veh. diésel entre veh. eléctrico y diésel

Tabla 4. Comparativa entre vehículo diésel y eléctrico

Como se puede observar, la mayor parte de los indicadores indican un resultado positivo, en el supues-


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to de usar un vehículo eléctrico en vez de un vehículo convencional.

Si nos fijamos en los consumos y ahorro económico, el uso del vehículo eléctrico supone un ahorro de 0,64 € por ruta (20 km), es decir, nos estaríamos ahorrando más del 50% del importe a pagar, por recorrer la misma distancia.

Para un supuesto de 15.000 km al año, esta diferencia supondría un ahorro de 9.600 € al año.

Si nos fijamos en el indicador energía consumida, se puede apreciar que hay una diferencia muy grande entre los dos vehículos, 27,72 MJ, lo que supone aproximadamente el gasto de ¼ de la ener-gía, si nos decantamos por el vehículo eléctrico. Esto nos da una idea de la eficiencia energética de es-te tipo de vehículos.

En cuanto a la huella de carbono, hay dos tipos de comparativa:

- Evaluación de depósito a ruedas: sería la emisión de CO2 equivalente del vehículo únicamente, sin tener en cuenta la cantidad emitida por la producción del combustible/electricidad.

En el caso del vehículo eléctrico, la emisión de CO2 equivalente es cero, mientras que, si hacemos uso del vehículo convencional, se estarían emitiendo a la atmósfera unos 2,8 kg de CO2 equivalen-te por realizar la ruta (20 km).

Este es un punto fuerte del novedoso vehículo eléctrico, ya que aporta una solución real para la re-ducción de emisiones de CO2 en el sector del transporte, así como una mejora en la preocupante calidad del aire de las ciudades.

- Evaluación de fuente a ruedas: se trata del conjunto de emisiones de CO2 equivalente, teniendo en cuenta las emisiones del vehículo y la producción de combustible/electricidad.

En este caso, se observa como hay una diferencia entre ambos vehículos de 2,4 kg CO2 equiva-lente por ruta, lo que supone una reducción de más de 1/3 de emisiones de CO2 equivalente por cada 20 kilómetros recorridos.

Si nos fijamos en el indicador humo, en el caso del vehículo convencional, sí que hay expulsión al aire de pequeñas partículas sólidas, que resultan de la combustión incompleta del combustible. En cambio, el vehículo eléctrico no expulsa ningún tipo de partículas al no funcionar con combustible, lo que supo-ne una mejora de la calidad del aire de las ciudades, evitándose importantes enfermedades respirato-rias asociadas.

Por último, el indicador ruido, nos da una idea de los decibelios emitidos por cada tipo de vehículo en un momento puntual del recorrido. Como se puede observar, hay una diferencia de 49 dB entre ambos vehículos, lo que supone una diferencia importante. Ello puede dar cierta ventaja al vehículo eléctrico a la hora de entrar en zonas donde no se permita una elevada contaminación acústica o en zonas con limitación horaria por esta problemática. Por tanto, es evidente que medioambientalmente los vehículos eléctricos aportan un modelo mucho más sostenible con el que hoy día nos encontramos.


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8 Conclusiones

La aplicación web de cálculo de rutas está conformada por diferentes pantallas que permiten al usuario na-vegar e introducir, visualizar, descargar y enviar la información necesaria de una forma dinámica y sencilla. Las pantallas que conforman la aplicación son:

- Pantallas de registro y acceso a la aplicación web

- Panel de control

- Visualización de la información de la base de datos

- Formularios de inserción de datos (almacenes, pedidos y vehículos)

- Creación de rutas

- Gestión y seguimiento de rutas

- Visualización de rutas

- Control de notificaciones

El problema a resolver para el cálculo de rutas se basa en la minimización del tiempo de viaje del vehículo de reparto cumpliendo tres restricciones principales: capacidad del vehículo, ventanas horarias del cliente y batería (autonomía del vehículo). Al tratarse de un problema complejo (NP-difícil) y sin resolución exacta posible, se ha utilizado un algoritmo meta heurístico basado en el algoritmo de ahorros, con unas soluciones de alta calidad y en un tiempo de ejecución bajo.

Finalmente. tal y como muestra la evaluación de impacto ambiental, el vehículo eléctrico supone un impor-tante ahorro de emisiones de CO2, así como la emisión de otros gases de efecto nocivo para nuestra salud, como son los óxidos de nitrógeno y las partículas en suspensión (humo).

Otros signos de mejora medioambiental son el ahorro en contaminación acústica y el significativo ahorro energético para recorrer la misma distancia, con la consecuente reducción de gasto de materias primas. A todo ello, hay que sumar el importante ahorro económico para su propietario. De este modo, aunque el vehículo eléctrico tenga un coste inicial superior, a medida que se vayan recorriendo kilómetros se irá com-pensando dicho sobrecoste.

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* En este proyecto han colaborado por parte del ITE: Caterina Tormo Domènech, Christian Conca de la Asunción, Ignacio Javier Benítez Sánchez, Julio César Díaz Cabrera, Juan Carlos Rojas Mestre, Celeste Martínez Catalán, Ricardo Ridaura Belenguer, Est-her Mocholí Munera, Alejandro Almela Frechina; Por parte de ITENE: Emilio González Viosca, Enrique De La Cruz Navarro, Miguel Angel Alferez Moreno, Jose Ángel Rodríguez Álvaro, Liseth Monticone, Sergio Güerri, Carla Cots Renau


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9 Referencias

[1] Y. V. Piqueras, “Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW,” Ph.D. Tesis. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos Uni-versidad Politécnica de Valencia, May., 2002.

[2] A. OLIVERA, “Heurísticas para problemas de ruteo de vehículos,” Inst. Comput. Fac. Ing. Univ. la República, Montevideo, Uruguay., Agt., 2004.

[3] B. M. Baker and M. a. Ayechew, “A genetic algorithm for the vehicle routing problem,” Comput. Oper. Res., vol. 30, no. 5, pp. 787–800, Apr., 2003.

[4] Berger, J., M. Salois and R. Begin (1998), “A Hybrid Genetic Algorithm for the Vehicle Routing Prob-lem with Time Windows”, Lecture Notes in Artificial Intelligence 1418, AI’98, Advances in Artificial In-telligence, Vancouver, Canada, 114-127

[5] C. Malandraki and M. Daskin, “Time dependent vehicle routing problems: Formulations, properties and heuristic algorithms,” Transp. Sci., vol. 26, no. 3, pp. 185–200, Aug., 1992.

[6] V. Donati, R. Montemanni, N. Casagrande, A. E. Rizzoli, and L. M. Gambardella, “Time dependent vehicle routing problem with a multi ant colony system,” Eur. J. Oper. Res., vol. 185, no. 3, pp. 1174–1191, Mar., 2008.

[7] W. CLARKE, G.; WRIGHT, “Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points.,” Oper. Res. 12 568-581., vol. 66, no. 3, pp. 568–581, Dic., 1993.

[8] Solomon, M.M. (1987), “Algorithms for the Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints”, Operations Research 35, 254-265.

[9] A. Duarte, J. Pantrigo, “Metaheurísticas” (2007) Dykinson, pp. 1-50 [10] J. F. KONTORAVDIS, G.A.; BARD, “A GRASP for the Vehicle Routing Problem with Time Win-

dows.,” Arrowsmith Technol. Inc., Austin, TX 78705, pp. 10–23, 1995. [11] Unión Europea, “Libro Verde de la Comisión, de 4 de noviembre de 1996, sobre la política futura de

lucha contra el ruido” [COM (96) 540 final - no publicado en el Diario Oficial]. [12] Organización Mundial de la Salud (OMS), “El ruido en la sociedad - Criterios de salud medioambien-

tal”, 1996. [13] DKV-GAES y Ecodes, “III Informe de Ruido y Salud. Noviembre 2015. [14] Junta de Andalucía, Consejería de Medioambiente y Ordenación del Territorio, “Subsistema CLIMA.

Indicadores climáticos”. [15] Energía y sociedad, “Manual de la Energía. Eficiencia energética”, 2014.

Webs

[16] Ministerio de educación, Cultura y Deporte – Portal PLATEA - www.platea.pntic.mec.es [17] Motor Pasión - http://www.motorpasionfuturo.com/coches-electricos/cuanto-co-por-km-emite-un-

coche-electrico-en-espana [18] Registro Estatal de Emisiones y Fuentes conteminantes - http://www.prtr-es.es [19] Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico - http://www.oecd.org/ [20] Endesa - https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/economicos

http://www.platea.pntic.mec.es/



http://www.prtr-es.es/

http://www.oecd.org/

https://www.endesavehiculoelectrico.com/vehiculo-electrico/beneficios/economicos

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