Aplicación del problema del agente viajero para optimizar el recorrido del operador de picking, disminuyendo los tiempos y recursos en un almacén de productos farmacéuticos

• Autores: Rojas Martinez, Charlie Emerson, Vega Antezana, Elvis Jonathan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2026
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/10320
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/10320
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: TSP; Picking; Almacén; Python; Optimización; S-Shape; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

Esta investigación llamada “Aplicación del problema del agente viajero para optimizar el recorrido del operador de picking, disminuyendo los tiempos y recursos en un almacén de productos farmacéuticos” tuvo como objetivo general optimizar el recorrido del operador de picking, para disminuir los tiempos y recursos operativos en un almacén de productos farmacéuticos. El diseño que se utilizó fue el diseño cuasi experimental sin TSP (política S-shape actual) y con TSP que es la metodología propuesta en esta investigación. La población utilizada fueron los recorridos de picking realizados por el turno noche, el instrumento utilizado fue el lenguaje de programación Python. Se utilizó el análisis estadístico descriptivo, teniendo como resultado que una política de picking no optimizada como el S-shape recorren mayores distancias al recolectar un grupo de órdenes que utilizando un sistema de optimización como el TSP, en promedio el TSP muestra un resultado del 19% óptimo que el S-shape, 20 % de ahorro en tiempo de traslado y 95 mil soles de ahorro por año en costos operativos. Se utilizó dos heurísticas; el Algoritmo del Vecino más cercano (NN) y 2 opt, el primero construye la ruta y el segundo la mejora. Se demostró también que el uso de una herramienta como el Python es superior a otros solucionadores de TSP como el Solver.