Localización de contenedores y diseño de rutas de recolección de residuos reciclables domiciliarios

Abstract

Este trabajo aborda el problema integrado de localización de puntos limpios y diseño de rutas de recolección de residuos reciclables multicompartimento en el contexto de la Ley REP en Chile. Se desarrolló un algoritmo Max-Min Ant System (MMAS) que optimiza simultáneamente ubicación de contenedores y planificación de rutas mediante matrices de feromonas separadas para localización (MCFLP) y ruteo (MCVRP). El modelo gestiona diferentes tipos de residuos bajo restricciones de capacidad. La validación utilizó datos reales de Renca (1061 centroides, 52 ubicaciones) evaluando escenarios con tasas de reciclaje del 10 % (2025) y 65 % (2040). Los resultados muestran que existen casos en los cuales el enfoque integrado supera la resolución secuencial tradicional, logrando reducciones del 5.1 % en distancia total y consolidación en menos rutas. La relevancia radica en proporcionar una herramienta práctica para municipalidades que facilita decisiones basadas en evidencia, cuantifica el impacto del incremento en tasas de reciclaje y contribuye a la optimización combinatoria aplicada a logística urbana sostenible. This work addresses the integrated problem of locating recycling facilities and designing multi-compartment recyclable waste collection routes in the context of the REP Law in Chile. A Max-Min Ant System (MMAS) algorithm was developed that simultaneously optimizes container location and route planning using separate pheromone matrices for location (MCFLP) and routing (MCVRP). The model manages different types of waste under capacity constraints. The validation used real data from Renca (1061 centroids, 52 locations), evaluating scenarios with recycling rates of 10 % (2025) and 65 % (2040). The results show that there exists instances in which the integrated approach outperforms the traditional sequential solution, achieving reductions of 5.1 % in total distance and consolidation into fewer routes. The relevance lies in providing a practical tool for municipalities that facilitates evidence-based decisions, quantifies the impact of increased recycling rates, and contributes to combinatorial optimization applied to sustainable urban logistics.