Buscar en Google Scholar
Título: Optimización de rutas de unidades de distribución Aplicando Reinforcement Learning: Caso Los Pieros SRL.
Asesor(es): Flores García, Aníbal Fernando
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
Fecha de publicación: 30-dic-2019
Institución: Universidad Nacional de Moquegua
Resumen: El trabajo que se presenta en el presente documento tiene por objeto el de optimizar las rutas de distribución de las unidades de la empresa Los Pieros SRL aplicando Reinforcement Learning. El aprendizaje por refuerzo tiene diversos algoritmos de los cuales se ha elegido el algoritmo Q-Learning que es propicio en la solución de problemas de distribución como es el caso de la presente investigación. Los resultados alcanzados por el algoritmo Q-Learning se comparan con otros algoritmos como el Algoritmo de los Vecinos Más Cercanos (Nearest Neighbors) y el de Colonia de Hormigas (Ant Colony) demostrando la superioridad del QLearning respecto a los puntos de venta alcanzados.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas e Informática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Moquegua . Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática
Grado o título: Ingeniero de Sistemas e Informática
Jurado: Tito Chura, Hugo Euler; Silva Delgado, Carlos Alberto; Yana Mamani, Víctor
Fecha de registro: 5-may-2021



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons