Análisis del uso de los algoritmos genéticos como alternativa de optimización de los costos y la duración de los proyectos de construcción en la provincia de Yunguyo

• Autor: Pilco Colorado, Alex
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/7306
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/7306
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Optimización de costos; Construcciones; Construcciones y Gerencia

En el trabajo de investigación se estudia un nuevo método para la programación de obras empleando métodos computacionales, basados en la filosofía de los Algoritmos Genéticos y los conocimientos de programación de obras (red de grafos, CPM, curva costo tiempo entre otros), cuyo objetivo sea la minimización del costo del proyecto. Para esto se realizó un modelo matemático que representara el costo de un proyecto para un tiempo determinado, el cual para mayor practicidad se implementó este en programa realizado en el software Visual Basic. Para la investigación se plantea la hipótesis de que los Algoritmos Genéticos pueden minimizar el costo de un proyecto en un 3%, lo cual se valida a través un Prueba de Hipótesis, estudiando para esto 05 proyectos ya ejecutados extraídos de la Municipalidad Provincial de Yunguyo. Los datos que se usan para cada prueba son el Análisis de Precios Unitarios, el cuadro de secuencias entre actividades, y un rango de duraciones que pudiese tomar cada actividad; todos estos son procesados por el programa desarrollado, el cual obtiene un costo distinto al original, y del que se verifica la minimización. Para cada prueba se realiza la comparación entre la programación inicial (del proyecto original) y la programación modificada (Algoritmos Genéticos), extrayendo así los resultados relacionados con estos, como la curva “S” y el grafico de demanda de recursos. Así mismo se presentan tablas que representan los procedimientos que realizaron los Algoritmos Genéticos, y comentarios del investigador para cada proyecto estudiado.