Modelo de redes con algoritmo del agente viajero para minimizar el recorrido de visitas programadas. empresa Interseguro S.A. Chimbote 2016

• Autor: Quiñones Reyes, Alex Javier Nicolai
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/119695
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/119695
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Demanda; Gestión de procesos; Productividad industrial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La planificación de las visitas, en la empresa aseguradora, no contaba con un modelo de red que optimizara la ruta que conectaba el domicilio de los clientes para cumplir con todas las visitas programadas. Esta investigación determinó el modelo de redes, mediante el algoritmo de agente viajero, que minimizó el recorrido de las visitas programadas. El estudio tuvo diseño de investigación pre experimental. De una población de 200 clientes afiliados, se tomó una muestra de 23 clientes. Se identificó la demanda, se elaboró la distribución de flujo y se aplicó un modelo matemático en programación lineal. Con el análisis ABC se identificaron a los 23 clientes o nodos, se elaboró una distribución de flujo en un mapeo con tres rutas reales, una red potencial con dos clústeres y se aplicó el modelo matemático agente viajero. Los softwares utilizados fueron WinQSB, XlStat, Excel, IBM SPSS v20. El recorrido total de la red potencial inicial era de 90 570 m, el modelo obtenido redujo el recorrido a 32 569 m; con ello se minimizó el 64% del total de la distancia; para el clúster uno, de 18 370 m, el recorrido se redujo a 13 930,26 m (24%); para el clúster dos, de 77 300 m, el recorrido se redujo a 28 459,04 m (63%). Las mejoras contribuyeron directamente a reducir el tiempo del recorrido de las rutas, lo que benefició aperturas de mayor cobertura, menores costos de operación y mayor efectividad en los procesos de visitas a los clientes.