Bat Algorithm to modeling distribution of Nomads Kitchen Vehicles in a largest city

El objetivo de esta investigación es entender desde una perspectiva de optimización multivariable, la optimización relacionada con un grupo de camiones de alimentos en una ciudad grande, tratamos de analizar una serie de cuestiones específicas y determinar la ruta óptima involucrando velocidad, almacenamiento de alimentos, bienes perecederos y recursos para viajes como el petróleo y el gas para cocinar y determinar la relación costo-beneficio que se ha asociado con un plan de viajes diarios para vender alimentos especializados, que tiene como base principal la orografía y las restricciones de las distancias, aunque este problema ha sido estudiado en varias ocasiones por la literatura, no se ha podido establecer una solución mediante el apoyo de la computación ubicua para interactuar con los diferentes valores asociados con el logro del grupo de vehículos y su relación costo-beneficio de cada cuestión relacionada con la misma empresa y comparar sus viajes individuales asociados con la mejora financiera de la empresa. Hay varios factores que pueden influir en el logro de una compañía de camiones de alimentos. Para nuestra investigación nos proponemos utilizar el algoritmo del murciélago (Bat Algorithm), el cual ha demostrado ser eficaz para la convergencia de varios sujetos (murciélagos artificiales), cuando estos tienen tales restricciones y obstáculos deberían usar esta energía para evitar una perdida en recursos como alimentos, que en nuestro caso es representada como la utilización de los alimentos de manera óptima para la duración de un largo viaje, con la incertidumbre de no saber cuándo se tiene un reabastecimiento o es limitado al combustible por día.

The purpose of this research is to understand from a Multivariable optimization perspective, the optimization related with a group of Food truck vehicles in a large city, we try to analyze a specific number of issues and determine the optimal route involve speed, food storage, perish goods and travel resources as oil and gas to cooking for determining the cost benefit have partnered with a daily travel plan to sell specialized food, which has as principal basis the orography and distances restrictions, although this problem has been studied on several occasions by the literature, failed to establish a solution by supporting ubiquitous computing for interacting with the various values associated with the achievement of the group of vehicles and their cost-benefit of each issue related with the same company and comparing their individual trips associated with the financial improve of the company. There are several factors that can influence in the achievement of a Food truck Company. For our research we propose use Algorithm Bat on, which has proven to be efficient for the convergence of several issues (artificial bats), when they have such restrictions and obstacles should use this energy to avoid a lose resource as food, which in our case is represented as the use of food optimally for the duration of a long travels, with the uncertainty of not knowing when having a resupply or is limited to fuel per day.