Muchos transportistas tienen que enfrentarse con una demanda de transporte incierta. Así pues, los transportistas tienen ser capaces de decidir como planificar los movimientos de los vehículos para maximizar la rentabilidad a la vez que ser capaces de cubrir la demanda de transporte real que se puede conocer en con un corto periodo de anticipación. La importancia de este problema hace surgir una línea de investigación conocida como Dynamic Vehicle Routing y se han propuesto varios enfoques de soluciones heurísticas en la literatura para afrontar problemas de Dynamic Vehicle Routing (DVRP). Este trabajo no propone otro enfoque para resolver DVRP. En su lugar, el valor de la información anticipada en la demanda de transportese examinará simulando el proceso de toma de decisiones del transportista. Para esto, se resuelven problemas de transporte dinámico con diferente información de demanda anticipada usando un solver de DVRP y comparando resultados de acuerdo con su dependencia de horas de notificación anticipadas.