Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Segura Altamirano, Segundo Francisco (es_PE)
Chiarot Villegas, Teddy Vinicio (es_PE)
2022-11-10T20:40:57Z
2022-11-10T20:40:57Z
2022-11-10T20:40:57Z
2022-11-10T20:40:57Z
2022
https://hdl.handle.net/20.500.12893/10738
Actualmente, durante los procesos de refrigerio y cambio de turno en las operaciones de la mina, se presentan retrasos en los equipos de acarreo, provocando una caída en el suministro de mineral en los chancadores a menos del 82% en promedio en una hora regular. Por ello, desarrollé un modelo de redes neuronales de aprendizaje profundo por refuerzo tipo Q-learning que asegura al menos el 90% del suministro de mineral, para lo cual generé un entorno de simulación análogo al entorno real, con datos obtenidos del análisis de la situación actual, permitiéndome probar a los agentes, en este caso los camiones, en diferentes escenarios considerando como acciones la selección de los equipos de carga y como recompensa el tiempo de ciclo, el tiempo de cola en los destinos y el tipo de material cargado, con estos resultados, entrené una red neuronal profunda, con la cual verifiqué que la solución propuesta asegura una cobertura de camiones en la trituradora superior al 90% durante las horas de refrigerio y cambios de turno, con tiempos de ejecución promedio menores a un milisegundo. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo (es_PE)
Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional (*)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ (*)
Software de gestión de flota (es_PE)
Carguío de mineral (es_PE)
Capacidad de acarreo (es_PE)
Modelo de redes neuronales para maximizar la cobertura de camiones en chancadoras para Soc. Minera Cerro Verde S.A.A (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (es_PE)
Electrónica (es_PE)
Ingeniero Electrónico (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional (es_PE)
09922587
https://orcid.org/0000-0002-0103-7222 (es_PE)
46451636
712026 (es_PE)
Nombera Lossio, Martín Augusto (es_PE)
Chiclayo Padilla, Hugo Javier (es_PE)
Romero Cortez, Óscar Ucchelly (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons