DESARROLLO DE UN PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICOS
Descripción del Articulo
La planificación de rutas es una de las determinaciones operativas más considerables para cualquier sistema logístico puesto que su influencia es representativa en el consumo de combustible, minimización de costos y trasmisión de carbono. El problema de planificación de rutas consta sencillamente de...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Señor de Sipan |
| Repositorio: | USS-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/5226 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12802/5226 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Algoritmo Genético Grafo Planificador de rutas Desechos sólidos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | La planificación de rutas es una de las determinaciones operativas más considerables para cualquier sistema logístico puesto que su influencia es representativa en el consumo de combustible, minimización de costos y trasmisión de carbono. El problema de planificación de rutas consta sencillamente de ubicar una trayectoria menos costosa entre dos lugares en un mismo escenario definido. En la presente tesis; se desarrolló un planificador de rutas para la recolección de desechos sólidos, en el cual reside en favorecer al operario del vehículo el trayecto más corto que debe continuar para efectuar la recopilación de los residuos sólidos, donde se encuentren los puntos críticos fijados por los usuarios en el distrito de Chiclayo, Lambayeque. El desarrollo del aplicativo se empezó por ubicar los puntos considerados como los focos infecciosos; se modelo el mapa de Chiclayo como un grafo dirigido, guardando la información de ubicación de estos focos infecciosos, tales como latitud y longitud, información que fue proporcionada por el proveedor de aplicaciones de mapas (Google Maps), para obtener el camino más óptimo se efectuó el Algoritmo Genético, teniendo en las direcciones de las calles. Los resultados de las pruebas demuestran la eficacia del algoritmo genético con una población de 20 individuos, en cual obtuvo menores valores de costo, y con respecto al tiempo de ejecución, a mayor número de destinos, el algoritmo requiere mayor tiempo para generar una solución óptima |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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