Metaheurística para el proceso de entrega óptima de productos mediante ruteo de vehículos aplicado en zonas de emergencia
Este trabajo aborda el problema de ruteo de vehículos para la distribución de productos aplicado en zonas de emergencia, dada la complejidad computacional de este tipo de problemas y la necesidad de obtener respuestas en un tiempo limitado, se implementan computacionalmente dos metaheurísticas: Los...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Perú |
| Institución: | Universidad Nacional de Piura |
| Repositorio: | UNP-Institucional |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3307 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3307 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | ruteo de vehículos optimización heurísticas metaheurísticas algoritmos genéticos algoritmos inspirados en colonias de hormigas http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 |
| Sumario: | Este trabajo aborda el problema de ruteo de vehículos para la distribución de productos aplicado en zonas de emergencia, dada la complejidad computacional de este tipo de problemas y la necesidad de obtener respuestas en un tiempo limitado, se implementan computacionalmente dos metaheurísticas: Los Algoritmos Inspirados en Colonias de Hormigas (ACO) y Algoritmos Genéticos (AG). Finalmente se evalúan estas metaheurísticas y se comparan con los resultados obtenidos del modelo de programación lineal mixta implementados en GLPK, con datos recolectados de la ciudad de Piura, frente a un eventual fenómeno del ni~no costero, como el ocurrido en el a~no 2017, concluyendo que los Algoritmos Inspirados en Colonias de Hormigas muestran mejores resultados. Python es el lenguaje de programación en el que se han implementado estas metaheurísticas. |
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