Optimización de las rutas de ciclovías en la ciudad de Trujillo mediante algoritmo Ant Colony con aplicación de Librerías Python

• Autores: Garcia Mendoza, Jhunior Michel, Urcia Alvan, Georgia Anthuanne
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/146729
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/146729
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmo Ant Colony; Optimización; Python; Rutas de ciclovías; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.05.01

La presente investigación tuvo como objetivo general realizar la optimización de las rutas de ciclovías en la ciudad de Trujillo mediante el algoritmo heurístico Ant Colony con aplicación de Librerías Python. La metodología en función del propósito fue aplicada de enfoque cuantitativo, de nivel no experimental con un nivel de profundidad descriptiva simple. Se consideró como muestra las ciclovías Víctor Larco en la Av. Miraflores, Av. Larco, Av. América Sur, Av. Húsares de Junín y la Prolongación César Vallejo, distrito La Esperanza y Florencia de Mora. Para el desarrollo de la investigación se empleó el algoritmo Ant Colony aplicado a Librerías de programación Python para lograr la optimización de distancia, costo y tiempo de las rutas de ciclovías. Los resultados obtenidos para la optimización de rutas de ciclovía fueron, distancia óptima de 10.9 km, con un tiempo de recorrido de 43 minutos y un costo total de S/. 5 051 932.00. Por otro lado, para mejorar la eficacia del resultado de costos se realizó el análisis en el software S10, donde arrojó un resultado similar al costo, por lo que se concluyó que la aplicación del algoritmo Ant Colony es una herramienta fiable que permite analizar y optimizar rutas.