Algoritmo Cuckoo Search para la planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multiplanta

• Autor: Labajos Trigoso, Steven Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/19159
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/19159
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Programación heurística; Planificación de la producción; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

En la actualidad, una planificación adecuada de citas de recepción de materia prima es un factor clave en las empresas productoras, ya que se debe garantizar la disponibilidad de los insumos cuando los procesos productivos los requieran. De lo contrario, se corre el riesgo de no poder satisfacer la demanda y de obstaculizar las operaciones de la empresa, generando un incremento en los costos. Dada la alta complejidad involucrada en realizar una planificación de citas de recepción, debido al número de variables y restricciones que utiliza, este tipo de problema se clasifica como NPdifícil, por lo que resolverlo mediante técnicas determinísticas o matemáticas resulta muy complejo. Por ello, para resolver este tipo de problemas se utilizan técnicas metaheurísticas, las cuales proveen algoritmos eficientes y prácticos que permiten obtener soluciones de calidad en un tiempo razonable. En este proyecto de tesis se utiliza el algoritmo Cuckoo Search para resolver el problema de planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multipla nta, ya que, a pesar de su desarrollo reciente, está demostrando tener excelentes resultados al resolver problemas de optimización, debido a su rápida convergencia y robusta búsqueda global. Además, no se ha encontrado en la literatura una aplicación del algoritmo mencionado para el problema que se desea resolver. Se desarrolla también una aplicación del algoritmo genético para el caso estudiado, siendo este uno de los más representativos y populares para resolver problemas de optimización, con la finalidad de validar la eficiencia del algoritmo Cuckoo Search respecto a uno de los más usados en la actualidad.