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In recent years there is the tendency to charge Electric Vehicles (EVs) with clean sources of energy. Due to this tendency, scientific literature focused on problems of locating and sizing Photovoltaic (PV) Charging Stations (CSs). In this paper, we studied the case of the localization and sizing of PV powered CSs in the region of Valle de Aburrá, Colombia, which is the region of the country with the fastest growth of EV adoption. Looking to utilize the largest amount of PV power, we considered level 1 (low-power) PV-grid CSs. The use of other PV charging systems, like level 3 (high-power) charging, would require covering bigger roof areas with PV panels, more than the available on an urban landscape. Considering that this problem takes into account low-power CSs, candidate CS locations are places where people go for extended periods of time, with large roof areas and parking availability. In this problem, the decision variables are the location of the CSs, the amount of charging spots at each selected location, and the size of the PV system. These decisions aim to minimize the added annualized cost of the PV systems, the annualized cost of the charging spots in the selected CSs, and the cost of energy purchased from the grid in a year. For calculating the amount of power that the PV systems are capable of generating, we obtained the typical irradiation curves for each candidate CS location. For solving the studied problem, we propose a Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulation, En los últimos años ha surgido la tendencia de cargar los vehículos eléctricos (VE) con fuentes de energía limpias. Como consecuencia la literatura científica se ha interesado por los problemas de localización y dimensionamiento de las Estaciones de Carga Fotovoltaicas (ECF). En este trabajo se estudia el caso de la localización y dimensionamiento de ECFs en la región del Valle de Aburrá, Colombia, la cual es la región del país con mayor crecimiento en la adopción de VE. Con el fin de utilizar la mayor cantidad de energía fotovoltaica, consideramos las ECFs conectadas a la red de nivel 1 (baja potencia). El uso de otros sistemas de recarga fotovoltaica, como el nivel 3 (alta potencia), requeriría cubrir mayores superficies de tejado con paneles fotovoltaicos, más de las disponibles en un paisaje urbano. Teniendo en cuenta que este problema considera las ECFs de baja potencia, las ubicaciones candidatas son lugares a los que la gente acude durante largos periodos de tiempo, con grandes superficies de tejado y disponibilidad de aparcamiento. En este problema, las variables de decisión son la ubicación de las ECFs, la cantidad de puntos de carga en cada ubicación seleccionada y el tamaño del sistema fotovoltaico. Estas decisiones pretenden minimizar el costo agregado anualizado de los sistemas fotovoltaicos, el costo anualizado de los puntos de carga en las ECFs seleccionadas, y el costo de la energía comprada a la red en un año. Para calcular la cantidad de energía que los sistemas fotovoltaicos son capaces de generar, obtuvimos las curvas de irradiación típicas para cada ubicación de las ECFs candidatas. Para resolver el problema estudiado, proponemos una formulación de programación lineal entera mixta (MILP).

El estudio del problema de Localización y Ruteo con Flota Heterogénea (LRPH) es un área relativamente nueva dentro del campo de la logística, por esto, surge la necesidad de proponer una nueva metodología basada en la metaheurística de Recocido Simulado Granular (Granular Simulated Annealing – GSA) para su solución. Este algoritmo se basa en una analogía del comportamiento de un sistema físico del acero al someterlo a una variación de temperatura con el fin de aumentar sus propiedades. El Granular Simulated Annealing (GSA) ha sido probado con éxito en numerosos problemas de optimización, mostrando gran habilidad para alcanzar óptimos globales (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). Con el presente proyecto, pretende considerar tanto las decisiones estratégicas, como es el caso de la localización y número de vehículos, y las decisiones operativas como es el ruteo y programación de vehículos. Este documento es el pionero en la generación de soluciones por medio del GSA y para LRPH. Para mostrar su veracidad se prueba un conjunto de instancias de diferentes autores., The study of the problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet (LRPH) is a relatively new within of the logistics, for this reason, arises the idea to propose a new methodology based on metaheuristic Granular Simulated Annealing (GSA) to get a solution. This algorithm is based in analogy of the behavior of a physical system from steel when subjected to temperature variation for improve their properties. The Granular Simulated Annealing (SA) has been successfully tested in many optimization problems, showing great skills to achieve optimal global (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). This aim of this project consider the strategic decisions, also the location and selection of number vehicle, and operational decisions as routing and vehicle scheduling. This paper is pioneer in solutions through GSA to Problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet. To illustrate veracity to data test a set instances to authors different

El estudio del problema de Localización y Ruteo con Flota Heterogénea (LRPH) es un área relativamente nueva dentro del campo de la logística, por esto, surge la necesidad de proponer una nueva metodología basada en la metaheurística de Recocido Simulado Granular (Granular Simulated Annealing – GSA) para su solución. Este algoritmo se basa en una analogía del comportamiento de un sistema físico del acero al someterlo a una variación de temperatura con el fin de aumentar sus propiedades. El Granular Simulated Annealing (GSA) ha sido probado con éxito en numerosos problemas de optimización, mostrando gran habilidad para alcanzar óptimos globales (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). Con el presente proyecto, pretende considerar tanto las decisiones estratégicas, como es el caso de la localización y número de vehículos, y las decisiones operativas como es el ruteo y programación de vehículos. Este documento es el pionero en la generación de soluciones por medio del GSA y para LRPH. Para mostrar su veracidad se prueba un conjunto de instancias de diferentes autores., The study of the problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet (LRPH) is a relatively new within of the logistics, for this reason, arises the idea to propose a new methodology based on metaheuristic Granular Simulated Annealing (GSA) to get a solution. This algorithm is based in analogy of the behavior of a physical system from steel when subjected to temperature variation for improve their properties. The Granular Simulated Annealing (SA) has been successfully tested in many optimization problems, showing great skills to achieve optimal global (Loris Fania, 1999; Musharavati et al, 2012; Bank at el, 2012; Escobar et al. 2012). This aim of this project consider the strategic decisions, also the location and selection of number vehicle, and operational decisions as routing and vehicle scheduling. This paper is pioneer in solutions through GSA to Problem of Location and Routing with Heterogeneous Fleet. To illustrate veracity to data test a set instances to authors different

Transfer Stations are facilities dedicated to management, and solid waste transfer of a vehicle to another with greater capacity, which transports them to their place of use or disposal. The main purpose of the research is to represent the location of these kind facilities through a model of mixed integer linear programming, which consider different characteristics of stations such as total capacity and materials recovery. Total costs minimization is the main objective. To do this, we minimize opening fixed costs, transportation costs and operating costs evaluated at the current time through a function of present cost equivalent., As estações de transferência são instalações que se dedicam ao manuseio e transporte de resíduos sólidos urbanos ou municipais de um veículo para outro com maior capacidade de transporte para o local de utilização ou eliminação. O objetivo central deste trabalho é o de representar a localização dessas instalações através de um modelo de programação linear inteira mista, que leva em conta as características principais das estações, como a capacidade total e resistência dos materiais. A função objetiva formulada visa minimizar os custos fixos de abertura, os custos de transporte e os custos operacionais, avaliados no momento através de uma função de custo presente equivalente., Las Estaciones de Transferencia son instalaciones que están dedicadas al manejo y traslado de Residuos Sólidos Urbanos o Municipales, desde un vehículo a otro con mayor capacidad de carga que los transporta hasta su sitio de aprovechamiento o disposición final. El objeto central de esta investigación es representar la localización de este tipo de instalaciones a través de un modelo de programación lineal entera mixta, que tiene en cuenta las principales características de las estaciones, como la capacidad total y la capacidad de recuperación de materiales. La función objetivo formulada busca reducir al mínimo los costos fijos de apertura, los costos de transporte y los costos de operación, evaluados en el momento actual a través de una función de costo presente equivalente.

Transfer Stations are facilities dedicated to management, and solid waste transfer of a vehicle to another with greater capacity, which transports them to their place of use or disposal. The main purpose of the research is to represent the location of these kind facilities through a model of mixed integer linear programming, which consider different characteristics of stations such as total capacity and materials recovery. Total costs minimization is the main objective. To do this, we minimize opening fixed costs, transportation costs and operating costs evaluated at the current time through a function of present cost equivalent., As estações de transferência são instalações que se dedicam ao manuseio e transporte de resíduos sólidos urbanos ou municipais de um veículo para outro com maior capacidade de transporte para o local de utilização ou eliminação. O objetivo central deste trabalho é o de representar a localização dessas instalações através de um modelo de programação linear inteira mista, que leva em conta as características principais das estações, como a capacidade total e resistência dos materiais. A função objetiva formulada visa minimizar os custos fixos de abertura, os custos de transporte e os custos operacionais, avaliados no momento através de uma função de custo presente equivalente., Las Estaciones de Transferencia son instalaciones que están dedicadas al manejo y traslado de Residuos Sólidos Urbanos o Municipales, desde un vehículo a otro con mayor capacidad de carga que los transporta hasta su sitio de aprovechamiento o disposición final. El objeto central de esta investigación es representar la localización de este tipo de instalaciones a través de un modelo de programación lineal entera mixta, que tiene en cuenta las principales características de las estaciones, como la capacidad total y la capacidad de recuperación de materiales. La función objetivo formulada busca reducir al mínimo los costos fijos de apertura, los costos de transporte y los costos de operación, evaluados en el momento actual a través de una función de costo presente equivalente.

The purpose of this project is to solve the location of facilities problem by mixing both Quality and Quantitative procedures across a funny process where the participant has the chance to mediate actively during the process. This problem is taking up from 2points of view: first like a multi-purpose modeling Program using AHP, Second, to set a complement with a PL model using Solver for Excel. The main goal of this project is to make the participants to deal with a location of facilities problem since the early formulation step, and by an intuitive approach They are going to be able to perceive his complexity and besides he realize how important the operational research is to solve these kind of problem, so they make a resolution to be compare with models results., Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático mediante el uso de Solver para Excel. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas

The purpose of this project is to solve the location of facilities problem by mixing both Quality and Quantitative procedures across a funny process where the participant has the chance to mediate actively during the process. This problem is taking up from 2points of view: first like a multi-purpose modeling Program using AHP, Second, to set a complement with a PL model using Solver for Excel. The main goal of this project is to make the participants to deal with a location of facilities problem since the early formulation step, and by an intuitive approach They are going to be able to perceive his complexity and besides he realize how important the operational research is to solve these kind of problem, so they make a resolution to be compare with models results., Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático mediante el uso de Solver para Excel. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático mediante el uso de Solver para Excel. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas.

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático mediante el uso de Solver para Excel. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas.

Este proyecto tiene como propósito abordar el problema de localización de una planta involucrando técnicas cualitativas y cuantitativas a través de una lúdica donde el participante tiene la oportunidad de intervenir de manera activa en el proceso. El problema de localización es abordado desde dos puntos de vista: primero como un modelo de programación multipropósito aplicando la técnica AHP. Complementado con un modelo matemático mediante el uso de Solver para Excel. La dinámica de la lúdica pretende a través de dos ejercicios que el participante entre en contacto con un problema de localización de una planta de manufactura desde su fase de formulación y mediante una aproximación intuitiva pueda captar la complejidad del ejercicio y además apreciar la gran ayuda que proporciona la investigación de operaciones en la solución de este tipo de problemas.