Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Flores García, Aníbal Fernando (es_ES)
Mamani Laqui, Marcos Rufino (es_ES)
2021-05-05T20:20:53Z
2021-05-05T20:20:53Z
2019-12-30
https://repositorio.unam.edu.pe/handle/UNAM/228
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. (es_ES)
application/pdf (es_ES)
spa (es_ES)
Universidad Nacional de Moquegua (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional (*)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
Repositorio institucional - UNAM (es_ ES)
Optimizar (es_ES)
Rutas de distribución (es_ES)
Aprendizaje por refuerzo (es_ES)
Puntos de venta (es_ES)
Optimización de rutas de unidades de distribución Aplicando Reinforcement Learning: Caso Los Pieros SRL. (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
Universidad Nacional de Moquegua . Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática (es_ES)
Ingeniería de Sistemas e Informática (es_ES)
Ingeniero de Sistemas e Informática (es_ES)
PE (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#bachiller (es_ES)
04743476
https://orcid.org/0000-0003-4638-8242 (es_ES)
72288252
612156 (es_ ES)
Tito Chura, Hugo Euler (es_ ES)
Silva Delgado, Carlos Alberto (es_ ES)
Yana Mamani, Víctor (es_ ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Pública
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion (es_ES)



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons