Facultad de Ciencias e Ingeniería

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Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Ortega Salas, Carlos AndrésTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Minería--Transporte

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    Optimización - simulación de carguío y acarreo en tajo Abierto utilizando NSGAII y programación lineal entera
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-02-17) Cornejo Castro, Samuel Sebastián; Ortega Salas, Carlos Andrés
    El presente proyecto de investigación se enmarca dentro de la búsqueda de mayores eficiencias en la industria minera peruana. Esta representa anualmente la mayoría del valor de las exportaciones peruanas(Peru Exports Observatory of Economic Complexity, s.f.) asimismo,esta tendencia sigue en crecimiento, de donde se infiere la importancia del sector para la economía del país. Es en ese sentido,se desarrollarán dos modelos de optimización multi-objetivo que busquen minimizar los costos de transporte y maximizar la recuperación del mineral enviado a planta incrementando el valor de dicho proceso, uno de ellos será una heurística y el otro un modelo de programación lineal entera. La hipótesis considera que: en primer lugar, el problema de asignación de rutas a camiones puede ser resuelto a través de diferentes enfoques, en segundo lugar, que dicha solución puede ser calculada en un tiempo razonable y que pueda maximizarse en diferentes funciones objetivos. Se utilizarán conceptos de matemáticas discretas, computación e ingeniería de minas para conceptualizar el problema y elaborar la propuesta de solución, desde el punto de vista de la investigación se define al tipo de investigación como propuesta de innovación tecnológica. Una vez desarrollado el modelo se observó que la hipótesis pudo corroborarse, elaborándose un modelo que logre representar el problema a una escala suficientemente real como para calcular cronogramas de solución consistentes y poder diferenciar entre una y otra solución, una vez realizado ello se contravalidó el resultado utilizando un software de simulación estocástica comercial para analizar la robustez de los resultados. En conclusión, el modelo logró resolver el problema de creación de cronogramas de producción óptimos maximizando sus beneficios en parámetros excluyentes entre sí mismos (blending, tiempo de ejecución y balanceo de trabajo), donde el tiempo de cálculo fue razonable.