Zonificación dinámica para el recojo de basura usando redes de Kohonen: caso distrito de Bellavista-Callao

• Autor: Riojas Cañari, Alicia Cirila
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/20698
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/20698
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Residuos sólidos - Perú; Zonificación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

Zonifica (clusterizar) el distrito de Bellavista Callao para un número variable de camiones usando una red autoorganizada de Kohonen. La municipalidad de Bellavista Callao cuenta con camiones recolectores para el recojo puerta a puerta de los residuos sólidos domiciliarios (RSD), pero estos no siempre están disponibles, ya sea por desperfectos o por mantenimiento, y se tiene que reasignar las zonas en función del número de camiones disponibles. Para lo cual, se realizaron dos programas computacionales: uno que determina las dimensiones de la red neuronal y el número de epochs para entrenamiento con la finalidad de obtener una distancia máxima menor al interior de cada clúster y otro que realiza la clusterización. Se analizaron dos escenarios: uno para cinco camiones y otro para seis. En el escenario de cinco camiones se consideró una dimensión 1x5; en el escenario con seis camiones, se evalúo primero una red con dimensión 1x6, otra de 2x3; y la tercera, de dimensión 3x2, se encontró que la configuración que proporciona una menor distancia máxima al interior de cada clúster es 1x6 con 1000 epochs. El método puede ser utilizado en cualquier distrito, para cualquier número de camiones, solo se necesitan las coordenadas de cada esquina del distrito.