Resumen: El problema del vendedor de viajes de ARC de activación (TA-TSP) extiende el TSP clásico al introducir los costos de arco dinámico que cambian cuando se atraviesan los arcos específicos textit {desencadenar} y los escenarios de modelado, como las operaciones de almacén con sistemas de almacenamiento compactables. Este artículo presenta una metaheurística basada en agarre que combina múltiples heurísticas de construcción con una búsqueda local de múltiples vecinos. La fase de construcción utiliza técnicas de programación de enteros mixtos (MIP) para transformar el TA-TSP en una secuencia de instancias TSP personalizadas, mientras que la fase de mejora aplica operadores de 2 opt, intercambio y reubicación. Los experimentos computacionales sobre Mess 2024 Instancias de competencia lograron brechas de optimización promedio de 0.77 % y 0.40 % en relación con las soluciones más conocidas dentro de un límite de 60 segundos. En conjuntos de datos más pequeños generados sintéticamente, el método produjo soluciones 11.3 % mejores que el solucionador GUROBI bajo las mismas restricciones de tiempo. El algoritmo terminó entre los tres primeros en Mess 2024, demostrando su idoneidad para aplicaciones de enrutamiento en tiempo real con costos de viaje dependientes del estado.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 12 de agosto de 2025.
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