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Montalban, J., (2018). DESARROLLO DE UN PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICOS [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/5226
Montalban, J., DESARROLLO DE UN PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICOS [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2018. https://hdl.handle.net/20.500.12802/5226
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Title: DESARROLLO DE UN PLANIFICADOR DE RUTAS PARA RECOJO DE DESECHOS SÓLIDOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICOS
Authors(s): Montalban Farroñan, Jennry Yunior
Advisor(s): Bravo Ruiz, Jaime Arturo
Keywords: Algoritmo Genético; Grafo; Planificador de rutas; Desechos sólidos
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2018
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: 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
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12802/5226
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Register date: 29-Jan-2019
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