Sistema de apoyo a la decisión para resolver el problema de carga de un único contenedor considerando restricciones prácticas

Abstract

El problema de carga de contenedores tiene un amplio espectro de aplicación en la industria y ha sido estudiado en academia por más de 60 años debido a su alta complejidad matemática y computacional.En este trabajose estudia el problema de carga de un único contenedor (CLP del inglés, Container Loading Problem)considerando restricciones prácticas de la industria. En este trabajo se consideran las restricciones de orientación, límites de pesos máximos deapilamiento y estabilidad estática de las cajas, límites de pesos máximos de cargue del contenedor, y carga fraccionada en diferentes destinos.Para resolver este problema se propone un sistema de apoyo a la decisión(DSS)de código abierto embebido dentro de un software comercial de gran aceptación (Excel ®). El DSS desarrollado incorpora un algoritmo heurístico que permite encontrar soluciones eficientes parael CLP con restricciones prácticas de la industria. La heurística propuesta utiliza la representación de espacios residuales máximosy consiste en un algoritmo constructivo aleatorizado de multi-arranque. El algoritmo constructivo intenta crear el patrón de carga a través de la elaboración de capas verticales de cajas(columnas y paredes),seleccionándolas aleatoriamentede una lista ordenada y restricta de las capas con mejorencaje (o mayor volumen).El desempeño del algoritmo propuesto fue validado a través de un estudio computacional extenso, utilizando las instancias clásicas de la literatura especializada y comparando los resultados obtenidos versus los mejores trabajos previos publicados en una especie de benchmarking. Además, se analizó el impacto de la restricción de carga fraccionada en diferentes destinossobre los indicadores de ocupación.El DSS presentado permite crear o cargar instancias de cubicaje, visualizar los patrones paso a paso y mostrar las estadísticas a través de interacciones sencillas pensadas en el usuario. Como trabajo futuro, se espera considerar las restricciones de balance de carga y estabilidad dinámica.

The container loading problem has a broad spectrum of applications in the industry. It has been studied in academia for more than 60 years due to its high mathematical and computational complexity. This paper studies the Container Loading Problem (CLP) considering practical industry constraints. This work considers orientation constraints, maximum stacking weight limits and static stability of the boxes, maximum container loading weight limits, and fractional loading at different destinations (multi-drop). An open-source decision support system (DSS) embedded within a widely accepted commercial software (Excel ®) is proposed to solve this problem. The DSS uses a heuristic algorithm to find efficient solutions for CLP with practical industry constraints. The proposed heuristic uses the maximum residual space representation and consists of a multi-start randomized constructive algorithm. The constructive algorithm attempts to create the loading pattern by elaborating vertical layers of boxes (columns and walls) by randomly selecting them from an ordered and constrained list of the best-fit (or largest volume) layers. The performance of the proposed algorithm was validated through an extensive computational study, using the classical instances of the specialized literature, and carrying out a benchmark comparison of the results obtained against the best previous works. In addition, the impact of multi-drop constraint on utilization indicators was analyzed. The presented DSS allows creating or loading cubing instances, visualizing the patterns step by step, and displaying statistics through simple user-focused interactions. Future work is expected to consider load balancing and dynamic stability constraints.