Ingeniería Informática
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Item Metadata only Algoritmo genético multiobjetivo para la optimización de la distribución de ayuda humanitaria en caso de desastres naturales en el Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-12-03) Aduviri Choque, Robert Alonso; Cueva Moscoso, RonyEl Perú es un país susceptible a desastres naturales, hecho evidenciado con el terremoto de Pisco en 2007 y el fenómeno de El Niño Costero en 2017. Ante la ocurrencia de un desastre surge una cantidad considerable y variada de ayuda proveniente de distintos lugares: INDECI, empresas privadas, ciudadanía y ayuda internacional. Es posible identificar una demanda de bienes de ayuda diferenciada entre las zonas afectadas; sin embargo, el plan logístico del INDECI no indica un procedimiento de distribución de ayuda humanitaria con sustento científico. Ante esto, en el presente proyecto se propone un modelo de programación no lineal entero mixto que servirá como base para generar un plan de distribución de ayuda humanitaria a gran escala de manera automática, abarcando los niveles nacional y regional luego de un desastre. Asimismo, dado que en escenarios reales el tiempo de ejecución de métodos para encontrar soluciones para este modelo es limitado, se propone el diseño e implementación de un algoritmo genético, el cual es un algoritmo de optimización metaheurístico basado en principios evolutivos que se caracteriza por obtener soluciones aproximadas con un tiempo de ejecución menor al de métodos exactos, y permiten generar poblaciones de posibles soluciones para evaluar múltiples objetivos de optimización como la minimización de la inequidad en la distribución y el costo de transporte. Para probar el método exacto y metaheurístico se generará información a partir de datos disponibles del INDECI y la simulación de datos de prueba a partir de distribuciones de probabilidad. Asimismo, se realizará una comparación entre estos métodos, buscando obtener con el algoritmo genético una efectividad aproximada al del método exacto en un tiempo de ejecución mucho menor, y con el objetivo de conocer a partir de qué tamaño de problema es preferible el uso del algoritmo genético. Finalmente, como cada plan de distribución dependerá de las características del desastre a analizar, se propone la implementación de una interfaz de software para la entrada y visualización de información.Item Metadata only Implementación de un algoritmo genético para la optimización de flujo vehicular aplicado a la fase de tiempos en las intersecciones de un corredor vial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-07-07) Medina Nolazco, Javier Denis; Cueva Moscoso, RonyEste proyecto de fin de carrera busca aportar una posible solución al problema del tráfico en las principales vías de Lima. Aprovechando la infraestructura de semaforización, este trabajo se enfocará en modificar y optimizar los tiempos de fases de los semáforos para un adecuado flujo de tráfico. Se experimentará el comportamiento del flujo de tránsito en las intersecciones en un corredor vial y se propondrá un algoritmo genético para la adaptabilidad estos tiempos de fase de modo que contribuya con reducir el tiempo perdido en el tráfico.Item Metadata only Implementación de un algoritmo genético para optimizar la distribución del agua en el riego de cultivos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-04) Pizarro Rodríguez, Ángel Rolando; Cueva Moscoso, RonyEn la actualidad, existen diversas razones que generan un enorme problema de escasez de agua, entre las cuales se encuentra el incremento de su uso en el riego de cultivos debido a una ineficiente distribución; siendo esta una de las más alarmantes. La gestión del agua es un aspecto importante a considerar en las diversas actividades en las que se utiliza este recurso, particularmente, en la agricultura en donde gran parte del recurso hídrico está destinado a la irrigación de cultivos y terrenos. Debido a esto se requiere un uso eficiente del agua, que reduzca pérdidas o costos de producción, con una buena distribución del recurso de modo que reduzca los problemas de drenaje y salinidad, con adecuado requerimiento de agua para los cultivos y así se obtenga una calidad apropiada en los alimentos. De la misma manera, conseguir un buen uso del recurso hídrico con la finalidad de poseer suficiente agua para el riego de cultivos de modo que se eviten problemas de producción de cultivos o vedas por falta de un adecuado manejo de agua. Además, que se manejen aspectos y factores naturales que son importantes en la actividad agrícola en cuanto a la irrigación de cultivos, minimizando el despilfarro del recurso, pérdidas de cultivos y disminución de cosechas. Este manejo de factores naturales inclusive de acuerdo a las diversas y cambiantes temporadas de producción de cultivos. El presente proyecto presenta el desarrollo de un algoritmo genético que permita optimizar la distribución del recurso hídrico en el riego de cultivos en distintas áreas o terrenos tomando en cuenta los diferentes factores que condicionan la fase de crecimiento del sembrío hasta llegar a la etapa de cosecha. Esto de manera que se busque una mejor selección para el regado de plantaciones, logrando así organizar su desarrollo y el ahorro del consumo vital como es el agua. La importancia del desarrollo de este tema recae en el buen uso y manejo del recurso hídrico así como otras condiciones naturales que son importantes también.Item Metadata only Algoritmo genético para la asignación de tipo de aviones a vuelos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-04) Ávalos Aguilar, Víctor Gabriel; Cueva Moscoso, RonyEl continuo crecimiento del comercio mundial ha ocasionado un incremento constante en la demanda de vuelos comerciales. Las aerolíneas se han visto en la necesidad de diversificar sus flotas de aeronaves y aumentar el número de las mismas para satisfacer la creciente demanda. La variedad de tipos de avión, la creciente cantidad de vuelos y un mayor número de aeronaves disponibles han complicado el proceso mediante el cual se asigna un avión específico a atender un vuelo programado. Ante esta nueva realidad se ha visto un creciente número de investigaciones dedicadas a diseñar algoritmos capaces de obtener una buena asignación vuelo-avión utilizando la menor cantidad de recursos. Los algoritmos planteados han ido subiendo en complejidad a medida que ha pasado el tiempo. Los primeros que fueron planteados eran denominados algoritmos exactos, estos podían obtener la respuesta optima, pero requerían de mucho tiempo y poder de procesamiento. Luego se hizo uso de algoritmos heurísticos, como el GRASP, el cual entregaban una solución buena, que posiblemente no sea la óptima, pero su consumo de recursos era menor. En la actualidad se han diseñado varios algoritmos meta-heurísticos que permiten obtener una mejor solución que los heurísticos haciendo mejoras continuas a la solución obtenida hasta que se cumplan ciertas condiciones de parada. El objetivo de este proyecto es diseñar un algoritmo genético que minimize los costos en la asignación avión-vuelo y a la vez maximice los posibles beneficios a obtener. Para cumplir con este objetivo se hará un estudio de los conceptos asociados a la asignación de tipos de aeronaves a vuelos y se recopilarán datos reales de previas asignaciones hechas por aerolíneas que están presentes en el mercado peruano. El producto final será un algoritmo genético diseñado y calibrado para obtener soluciones que sean válidas para el actual contexto nacional.Item Metadata only Diseño de un algoritmo genético para la optimización de distancias en ambientes tridimensionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-11-12) Meneses Pilco, Sebastian Alonso; Cueva Moscoso, RonyLa problemática que el presente proyecto de fin de carrera pretende afrontar es una variante del problema del TSP, donde se busca la minimización de costos y distancias en relación con las rutas en un espacio de tres dimensiones. Básicamente como se explicó en el párrafo anterior, el objetivo radica en buscar un recorrido pasando por varios puntos optimizando costo o distancia. Sin embargo esto aplica para un escenario de dos dimensiones, lo cual es perfectamente aplicable a problema de delivery, ruteo, entre otros. No obstante existen problemas que se escapan de ese contexto de dos dimensiones, y resulta necesario plantearlos en tres dimensiones. Justamente a través del presente trabajo, se busca realizar una adaptación de un algoritmo genético que permita solucionar dicho problema. En específico, el presente trabajo buscará brindar una propuesta de solución para la búsqueda de una ruta óptima entre puntos de soldadura que debe recorrer un brazo mecánico. Al conseguir una ruta óptima, se logrará minimizar la cantidad de movimientos que debe hacer el brazo mecánico, así como consecuentemente los costos.