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El problema del viajante de comercio para la industria y la innovación

Problema del viajante de comercio

Imagine a busy distribution center where machines and workers move optimally between each working and storage locations. Routes need to be planned well to meet strict time limits and keep costs and other factors low. This challenge is at the heart of the historically so-called traveling salesman problem (TSP). It’s not only in the logistic applications. This piece explores how the traveling salesman problem can be used in real life and manufacturing. It looks at how one can improve their route planning in all the industry.

Aunque este problema es un clásico de las matemáticas puras y los estudios algorítmicos, también estudiado en logística con un enfoque más práctico, es casi desconocido en otras industrias y ámbitos de fabricación.

Este post se centra especialmente en un algoritmo de nuestro post "los 10 principales algoritmos y metodologías que hay que conocer en ingeniería".

Conclusiones Clave

  • El problema del viajante de comercio (TSP) consiste en encontrar la ruta más optimizada entre varios puntos.
  • Este problema empezó a cobrar interés en los años 1930-1940
  • Ayuda a las organizaciones a aumentar la eficiencia y reducir los costes de sus operaciones, limitar los recursos y mejorar la prestación de servicios.
  • El problema es ampliamente aplicable a distintos sectores e industrias, no sólo a la logística y los transportes.
  • En cuanto hay más de 12-20 puntos, el problema se vuelve demasiado complejo para calcular una solución perfecta
  • Se han inventado varios algoritmos para encontrar buenas aproximaciones, por lo tanto no la perfecta

¿Qué es el problema del viajante de comercio?

El problema del viajante de comercio: encontrar la manera más eficaz para que un vendedor visite varias ciudades y vuelva a la salida. Debe visitar cada ciudad una sola vez, con el objetivo de acortar al máximo la distancia total.

Para entender la definición del TSP, hay que saber que el número de rutas crece a medida que se añaden más ciudades. Por ejemplo, cuatro ciudades significan que hay 24 rutas posibles. Si se añaden más ciudades, aumenta el reto, lo que conlleva demasiadas rutas potenciales a considerar.

Muchas empresas, como las de logística, telecomunicaciones y fabricación, se enfrentan a menudo a este problema. Una buena solución al problema del viajante de comercio podría ahorrar dinero y aumentar la eficiencia. Muestra cómo la investigación teórica relacionada con las matemáticas ayuda a resolver problemas de la vida real.

¿Por qué es un problema?

 

Si hay n ciudades, hay (n-1)!/2 recorridos únicos (el /2 viene si el recorrido es un ciclo y las direcciones no importan).

  • Para n pequeños (digamos n < 20), los algoritmos exactos (fuerza bruta, programación dinámica) funcionan.
  • Técnicas aproximadas/heurísticas: el vecino más próximo, el algoritmo de Christofides, los algoritmos genéticos se utilizan a menudo para instancias más grandes.
  • Pero, en general, no existe un método rápido que garantice la mejor respuesta exacta para todos los casos.

Además, ligeros cambios en los datos de entrada (por ejemplo, distancias o nuevas ciudades) alteran por completo la ruta óptima, lo que hace que el problema sea muy delicado y complejo de resolver.

Ciudades visitadas Posibles rutas / combinaciones
3 6
4 24
5 120
6 720
7 5040
20 6 × 1016 (casi 2 milenios si cada cálculo de ruta requiriera un microsegundo)
25 más que la edad de nuestro univers si cada cálculo de ruta requiriera un microsegundo.

Historia del problema del viajante de comercio

Una vasta extensión de conocimiento histórico, el viaje del problema del viajante de comercio se despliega ante nosotros. En primer plano, un extenso mapa adornado con líneas y rutas que traza la evolución de este emblemático reto de optimización. En el centro, una colección de diagramas analíticos y ecuaciones matemáticas, las herramientas que han dado forma a nuestra comprensión de este problema a lo largo del tiempo. Al fondo, un collage de hitos significativos y figuras clave, cada uno de los cuales contribuye al rico tapiz de la historia del problema del viajante de comercio. Iluminada con una cálida luz de inspiración vintage, esta escena capta la profundidad y complejidad de un problema que sigue cautivando e inspirando a investigadores, logistas y solucionadores de problemas por igual.
Una vasta extensión de conocimientos históricos se despliega el viaje del problema del viajante de comercio. El problema del viajante de comercio aplicaciones reales en la industria y la logística. Planificación de entregas

El problema del viajante de comercio surgió a principios del siglo XX, gracias a algunos matemáticos inteligentes. William Rowan Hamilton y Karl Menger fueron grandes nombres que nos ayudaron a entender cómo recorrer caminos complejos. Se centraron en facilitar la búsqueda de la mejor ruta.

En la década de 1930 se empezó a definir más claramente la TSP. Académicos de Viena y Harvard trabajaron juntos en ello. Empezaron a ver cómo podía resolver problemas reales, como mejorar las rutas de los autobuses escolares. Esto hizo que más gente se interesara por resolver la TSP.

El TSP llegó a ser muy útil para las empresas, sobre todo las de transporte marítimo y terrestre. En las décadas de 1950 y 1960, la RAND Corporation tomó cartas en el asunto. Idearon formas inteligentes de abordar el TSP que se convirtieron en una pieza clave para que la logística funcionara mejor.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es el problema del viajante de comercio?

El problema del viajante de comercio (TSP) es un rompecabezas importante. Se trata de encontrar el camino más corto que visite cada lugar sólo una vez y vuelva al principio. Esto es clave para las empresas que necesitan planificar rutas de forma eficiente. El mayor reto es el enorme número de rutas posibles, que crece con cada nueva ubicación. Además, los problemas del mundo real, como el tráfico y los plazos, dificultan aún más la planificación.

¿Por qué se considera que el TSP es un problema NP-duro?

El TSP es difícil porque el número de rutas potenciales aumenta exponencialmente con cada ciudad adicional. Esto hace que sea muy difícil encontrar rápidamente la mejor ruta, sobre todo a medida que se añaden más de 20 localidades.

¿Cuáles son las aplicaciones más comunes del TSP?

TSP is used in many areas, like making delivery routes more efficient and managing supply chains. It’s also helpful in healthcare for scheduling visits and in robótica for guiding movements or in manufacturing electronics positioning or testing small components and copper routes.

¿Cómo se relacionan la teoría de grafos y los algoritmos heurísticos con el TSP?

La teoría de grafos es la base matemática del TSP. Utiliza puntos (vértices) para representar ciudades y líneas (aristas) para los caminos entre ellas. Esto ayuda a desarrollar métodos para resolver problemas TSP de forma eficaz. Los algoritmos heurísticos son atajos inteligentes para resolver el TSP. Ayudan a encontrar rutas suficientemente buenas con rapidez, aunque no sean perfectas. Métodos como los algoritmos de Vecino más cercano y Greedy son ejemplos comunes. Técnicas como el templado simulado y los algoritmos genéticos también son especialmente útiles para problemas grandes.

¿Cómo influye la TSP en la eficacia de la cadena de suministro?

La TSP aumenta la eficacia de la cadena de suministro al perfeccionar las rutas de transporte. Así se reducen los costes, se aprovechan mejor los recursos y se mejora la coordinación entre todos los implicados. En sanidad, la TSP optimiza la prestación de servicios de atención domiciliaria y de urgencias. Garantiza que los suministros médicos se entreguen puntualmente, mejorando la atención y la satisfacción general del paciente.

Glosario de términos utilizados

Deoxyribonucleic Acid (DNA): Molécula compuesta por dos hebras que forman una doble hélice, compuesta por nucleótidos que codifican información genética mediante secuencias de cuatro bases: adenina, timina, citosina y guanina. Sirve como material hereditario en la mayoría de los organismos vivos.

Printed Circuit Board (PCB): Una placa plana de material aislante que soporta y conecta componentes electrónicos mediante vías conductoras, generalmente grabadas a partir de láminas de cobre. Sirve como base para el ensamblaje de circuitos y facilita las conexiones eléctricas entre componentes.

Unmanned Aerial Vehicle (UAV): Aeronave autónoma o pilotada a distancia, diseñada para diversas aplicaciones, como vigilancia, reconocimiento y entrega, sin piloto humano a bordo. Opera mediante estaciones de control terrestre o sistemas de automatización integrados, y suele estar equipada con sensores y cámaras para la recopilación de datos.

Very-large-scale Integration (VLSI): una tecnología para crear circuitos integrados combinando miles a millones de transistores en un solo chip, lo que permite miniaturizar sistemas electrónicos complejos y mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y la funcionalidad en dispositivos como computadoras y teléfonos inteligentes.

Temas tratados: Problema del viajante de comercio, optimización, planificación de rutas, logística, algoritmo, eficiencia, reducción de costes, métodos heurísticos, programación dinámica, NP-hard, optimización combinatoria, algoritmos de aproximación, ISO 9001, ISO 14001, ISO/IEC 27001, ISO 31000 e ISO 50001.

Contexto histórico

1829
1850
1854
1854
1895
1899
1900
1828
1848
1850
1854
1884
1896
1900
1903

(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)

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