Métodos de estructuras computacionales aplicadas a soluciones de tareas específicas (desvío de rutas): una revisión literaria científica

• Autores: Casas Ravello, Alexander Murphy, Queirolo Carrion, Franco Giovanni
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/28163
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/28163
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Transporte público; Análisis comparativo; Redes neuronales; Rutas; Perceptrón multicapa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Con la enorme cantidad de información que es procesada y almacenada a nivel mundial. Es más eficiente enseñarles a las computadoras y máquinas a pensar como seres humanos, que indicarles cómo hacer todo. Entre las diferentes aplicaciones del Aprendizaje de Máquina se diferencia en primera instancia el Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo. Para resolver problemáticas de transporte como la asignación de flota, se dispone de una gran gama de algoritmos eficientes para dar solución. En cambio el problema de optimización de rutas y frecuencias para detectar los desvíos de rutas se posee varias fuentes de complejidad como la no linealidad, la no convexidad y los múltiples objetivos. Posteriormente en este trabajo se presenta un estudio comparativo de algunos métodos de estructuras computacionales aplicadas para optimización de rutas y frecuencias de buses para posteriormente detectar los desvíos de rutas. Los métodos de estructuras computacionales fueron evaluados teniendo en cuenta el costo computacional, sus aportes y limitaciones. Destacando la técnica de algoritmos genéticos, que cubre en gran demasía las dimensiones del problema en cuestión.