Optimització de xarxes de magatzems en grafs

Aquest treball de màster té com a objectiu resoldre el problema d'agrupació d'ordres dins d'un magatzem per minimitzar el cost total de les rutes. El magatzem es modela mitjançant un graf que representa la seva distribució física, i es desenvolupa un sistema que determina quines ordre...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: González Sierras, Pol
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2026
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/451876
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/451876
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Operations research
Combinatorial optimization
Graph theory
graph
optimitzation
warehouse
order grouping
genetic algorithm
TSP
heuristic
Investigació operativa
Optimització combinatòria
Grafs, Teoria de
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming
Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90B Operations research and management science
Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
Descripción
Sumario:Aquest treball de màster té com a objectiu resoldre el problema d'agrupació d'ordres dins d'un magatzem per minimitzar el cost total de les rutes. El magatzem es modela mitjançant un graf que representa la seva distribució física, i es desenvolupa un sistema que determina quines ordres s'han de fusionar per obtenir la millor configuració possible. El problema es resol utilitzant heurístiques per al càlcul de rutes individuals (problema del viatjant de comerç) i un algoritme genètic per a l'optimització de l'agrupació d'ordres. Els resultats mostren que aquest enfocament híbrid redueix efectivament els costos operatius mantenint l'eficiència computacional, cosa que el fa adequat per a aplicacions reals de gestió de magatzems.