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La creciente generación de residuos sólidos a nivel mundial es una problemática que requiere una pronta solución. Es necesario empezar a tomar acciones para mitigar su impacto en el medio ambiente. Si bien en los países desarrollados ya existen políticas y acciones contundentes para atender esta problemática, en los países menos desarrollados o en vía de desarrollo se evidencia un atraso considerable. En la ciudad de Pereira el manejo de los residuos no es solo un problema ambiental sino que también se está tornando en un problema de gestión, debido a que el relleno sanitario La Glorita está llegando al final de su vida útil. Los residuos sólidos generados en esta ciudad, según distintos reportes, tienen un enorme porcentaje de material aprovechable que con un correcto tratamiento sería de gran ayuda para las problemáticas mencionadas. Por todo lo anterior, en este documento se propone un modelo de optimización para las rutas de recolección de residuos sólidos aprovechables que van a algunas estaciones de clasificación y aprovechamiento en la ciudad con el fin de aumentar su cobertura. El modelo propuesto es un problema de ruteo de vehículos con múltiple depósito (MDVRP en inglés), el cual fue solucionado con un método de dos fases del tipo clusterizar primero y rutear después. The growing generation of solid waste worldwide is a problem that requires a prompt solution. It’s necessary to start taking actions to mitigate its impact on the environment. Although in developed countries there are already forceful policies and actions to address this problem, in less developed or developing countries there is considerable backwardness. In the city of Pereira, waste management is not only an environmental problem, but it is also becoming a management problem, due to the fact that the La Glorita sanitary landfill is reaching the end of its useful life. The solid waste generated in this city, according to different reports, has a huge percentage of usable material that, with proper treatment, would be of great help for the aforementioned problems. Due to all of the above, this document proposes an optimization model for the reusable solid waste collection routes that go to some sorting and reuse stations in the city in order to increase their coverage. The proposed model is a multiple depot vehicle routing problem (MDVRP), which was solved with a two-phase method of clustering first and routing second. Pregrado Ingeniero(a) Industrial Índice general Índice de figuras IX Índice de tablas XII Nomenclatura XIII 1. Planteamiento del Problema 1 1.1. Planteamiento del Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2. Objetivo General. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.1. Objetivos Específicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3. Justificación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4. Hipótesis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. Marco de Referencia 5 2.1. Antecedentes de Investigación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2. Marco Teórico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.1. Residuos Sólidos (RS). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.2. Problema de Ruteo de Vehículos (VRP). . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3. Métodos de Solución para el VRP y sus Variantes. . . . . . . . . . 12 2.3. Marco Conceptual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4. Marco Normativo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3. Metodología de Solución 20 3.1. Fuentes y Técnicas para la Recolección de la Información . . . . . . . . . 23 3.1.1. Fuentes Primarias de Información. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.1.2. Fuentes Secundarias de Información. . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.2. Método de solución propuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.2.1. Metodología para seleccionar el método de clusterización . . . . . 25 3.2.2. Fase de clusterización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Índice general VII 3.2.3. Fase de ruteo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3. Herramientas y Software utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4. Desarrollo 30 4.1. Elección del método de clusterización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2. Recolección y preprocesamiento de la información . . . . . . . . . . . . . 31 4.2.1. Cobertura y capacidad actual de las ECAs . . . . . . . . . . . . . . 31 4.2.2. Estimación de la demanda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2.3. Coordenadas de los puntos de recolección y de las ECAs. . . . . . . 33 4.2.4. Matriz de distancias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.2.5. Organización de la información . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.3. Solución del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3.1. Fase de clusterización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4.3.2. Fase de ruteo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4. Análisis de los resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5. Conclusiones y Recomendaciones 47 5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Bibliografía 50 |
