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órdenes de trabajo, información sobre costes de operaciones,disponibilidad e información sobre los recursoslogísticos (flota de vehículos), ventanas horariasy otro tipo de restricciones, etc. Además estetipo de problemas son dinámicos y cambian en eltiempo, sus datos deben de estar soportados por unaestructura flexible, capaz no sólo de atender tal cantidadde información según los actuales requerimientosde la empresa, sino también los futuros delsistema logístico (ampliación del número de clientes,de la flota de vehículos, nuevas restricciones, etc.).2.1.3. Modelado y resolución CVRPComo es conocido, los problemas CVRP son complejosde modelar y de resolver, ya que pertenecenal tipo de problemas NP-completo. El gestor y decisordel sistema logístico demanda una herramienta(Figura 4) que le haga transparente el proceso demodelado y optimización (o cálculo de solucionesfactibles), pero que en cambio le permita explorarcon detalle la bondad de la soluciones ayudándoleen su toma de decisiones y le facilite la gestión (órdenesde trabajo, control, etc.).Para poder resolver la gran variedad de tipos de problemaVRP, el programa reúne y combina diferentesheurísticas y modelos de optimización. El usuario podráelegir el tipo de análisis a realizar (Tabla 1) y elsoftware automáticamente validará la integridad delos datos y el problema planteado. Hay que subrayarque una de las aportaciones más importantes de esteproyecto ha sido el desarrollo de las rutinas demodelado, y del código fuente necesario para la resoluciónde los problemas de programación linealentera mixta. Esto es, el programa es capaz de realizarde manera transparente al usuario y en pocosinstantes, el modelo de programación lineal necesariopara la resolución y el análisis del problema, queel usuario haya definido en el grafo y en su estructurade meta-datos.El problema CVRP básico trata de determinar los recorridosde k vehículos de capacidad C k que partiendode un origen común deben pasar por un conjuntode lugares de interés (clientes) para recoger odistribuir mercancías según una demanda d i , y volverde nuevo al origen de manera que la distancia totalrecorrida (el coste o el tiempo empleado) por el conjuntode vehículos sea mínima. A continuación semuestra el modelo de tres subíndices [1].Para un conjunto i, j de nodos del grafo, se expresala función objetivo que intentará minimizar el costetotal de todos los arcos recorridos en la solución. LaFigura 4Integración de la información en el software Rutas.11