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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Montalban Farroñan, Jennry Yunior
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
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description 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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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 óptimaTesisapplication/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSAlgoritmo GenéticoGrafoPlanificador de rutasDesechos sólidoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04DESARROLLO DE UN PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICOSinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUTítulo ProfesionalUniversidad Señor de Sipán. 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