Resumen: La asignación eficiente de la carga de trabajo a la fuerza laboral es fundamental en los sistemas de entrega de paquetes de última milla. En este contexto, los métodos tradicionales de asignar la entrega de paquetes a los trabajadores en función de la proximidad geográfica pueden ser ineficientes y seguramente conducen a una distribución desequilibrada de la carga de trabajo entre los repartidores. En este artículo, analizamos el problema del equilibrio de la carga de trabajo de los recursos humanos operativos en los sistemas urbanos de entrega de paquetes de última milla. La idea es considerar la carga de trabajo para optimizar el sistema, es decir, el proceso de optimización ahora se centra en mejorar el tiempo de entrega, de modo que el equilibrio de la carga de trabajo sea completo entre todo el personal. Este proceso debería corregir descompensaciones significativas en la carga de trabajo entre los repartidores en una zona determinada. Específicamente, proponemos un enfoque de algoritmos múltiples para abordar este problema. El enfoque propuesto toma como entrada un conjunto de puntos de entrega y un número definido de trabajadores, y luego asigna paquetes a los trabajadores, de tal manera que garantice que cada trabajador complete una cantidad similar de trabajo por día. Los algoritmos propuestos utilizan una combinación de consideraciones de distancia y carga de trabajo para optimizar la asignación de paquetes a los trabajadores. En este sentido, también se tiene en cuenta la distancia entre los puntos de entrega y la ubicación de cada trabajador. La metodología de algoritmos múltiples propuesta incluye diferentes versiones de k-means, enfoques evolutivos, asignaciones recursivas basadas en la inicialización de k-means con diferentes codificaciones de problemas y un algoritmo de conjunto evolutivo híbrido. Hemos ilustrado el desempeño del enfoque propuesto en un problema del mundo real en una fuerza laboral de entrega de paquetes urbana de última milla que opera en Azuqueca de Henares, España.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 4 de enero de 2026.
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