Facultad de Ciencias e Ingeniería

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    Algoritmo Cuckoo Search para la planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multiplanta
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-18) Labajos Trigoso, Steven Alonso; Cueva Moscoso, Rony
    En la actualidad, una planificación adecuada de citas de recepción de materia prima es un factor clave en las empresas productoras, ya que se debe garantizar la disponibilidad de los insumos cuando los procesos productivos los requieran. De lo contrario, se corre el riesgo de no poder satisfacer la demanda y de obstaculizar las operaciones de la empresa, generando un incremento en los costos. Dada la alta complejidad involucrada en realizar una planificación de citas de recepción, debido al número de variables y restricciones que utiliza, este tipo de problema se clasifica como NPdifícil, por lo que resolverlo mediante técnicas determinísticas o matemáticas resulta muy complejo. Por ello, para resolver este tipo de problemas se utilizan técnicas metaheurísticas, las cuales proveen algoritmos eficientes y prácticos que permiten obtener soluciones de calidad en un tiempo razonable. En este proyecto de tesis se utiliza el algoritmo Cuckoo Search para resolver el problema de planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multipla nta, ya que, a pesar de su desarrollo reciente, está demostrando tener excelentes resultados al resolver problemas de optimización, debido a su rápida convergencia y robusta búsqueda global. Además, no se ha encontrado en la literatura una aplicación del algoritmo mencionado para el problema que se desea resolver. Se desarrolla también una aplicación del algoritmo genético para el caso estudiado, siendo este uno de los más representativos y populares para resolver problemas de optimización, con la finalidad de validar la eficiencia del algoritmo Cuckoo Search respecto a uno de los más usados en la actualidad.
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    Sistema de programación, administración y monitoreo de unidades de transporte para el despacho de mercadería en rutas del interior del país
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-10) Moharam Bonilla, Sameer Ernesto; Cueva Moscoso, Rony
    El transporte de mercadería es una actividad muy importante para las empresas dedicadas al comercio de productos. Por lo general las entregas se programan en fechas exactas para cumplir con las solicitudes del cliente. No obstante, hay varios riesgos asociados a esta actividad (como asaltos, desastres naturales y tráfico), los cuales generan demora que pueden afectar negativamente el nivel de satisfacción de los clientes. El presente trabajo de fin de carrera busca brindar una herramienta de soporte a la actividad de transporte de mercadería. Con el fin de reducir el tiempo de las entregas realizadas por cada unidad, se plantea utilizar un algoritmo metaheurístico que asigne adecuadamente las órdenes de despacho a los vehículos de transporte. Asimismo se propone proveer al chofer de una ruta óptima para su desplazamiento, buscando minimizar el tiempo entre cada punto de entrega. Finalmente, también se propone monitorear la ubicación de los vehículos de transporte durante su trayecto, lo que hace posible detectar rápidamente cualquier desvío de la unidad sobre la ruta establecida. Para lograr las funcionalidades mencionadas se integrará la solución en un sistema web y un aplicativo móvil. El sistema web se utilizará para administrar las órdenes de despacho y para mostrar la ubicación de las unidades de transporte. El aplicativo móvil registrará la ubicación de la unidad de transporte y mostrará al chofer la mejor ruta para llegar a su destino.
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    Implementación del algoritmo metaheurístico Cuckoo Search para la optimización de cortes en dos dimensiones de productos cerámicos con defectos para la producción de piezas decorativas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-29) Monzón Durand, Javier Alexander; Cueva Moscoso, Rony
    Los residuos generados por los cortes de cerámicos son uno de los principales factores de desperdicio en la industria de baldosas y cerámicos, el cual se estima en una pérdida de alrededor 40% del material cerámico utilizado. Por este motivo, la reducción de los residuos de materiales utilizados en la fabricación de los productos cerámicos es una parte fundamental para la reducción de costos de producción. Asimismo, es importante mencionar que en esta industria es posible encontrar defectos en el material a recortar, una restricción de la cual carecen la mayoría de investigaciones que abordan el problema. Seleccionar el ordenamiento con menor desperdicio de las piezas a recortar, en términos de complejidad computacional, se considera como un problema del tipo NPdifícil (polinómico no determinístico), el cual toma mucho tiempo para encontrar una solución exacta y lo hace inviable de aplicar en la industria. Es por ello que se justifica el uso de métodos heurísticos para obtener aproximaciones a la solución óptima en un tiempo menor. El presente trabajo de fin de carrera presenta una metaheurística Cuckoo Search para resolver el problema de corte de material expuesto como alternativa de solución al algoritmo genético, muy utilizado en este tipo de problemas de optimización. El algoritmo Cuckoo Search es una técnica de reciente desarrollo y ha mostrado buen desempeño en otro tipo de problemas de optimización y hasta el momento no se ha intentado atacar el problema usan esta metaheurística. Para medir el desempeño del algoritmo Cuckoo Search, se hace uso de una adaptación del algoritmo genético encontrado en la literatura para la misma variante del problema de corte de material. El algoritmo genético es utilizado en este trabajo para comparar el desempeño del algoritmo Cuckoo Search propuesto mediante una experimentación numérica. Se concluye que el algoritmo genético tiene mejor desempeño que el algoritmo Cuckoo Search para el conjunto de datos utilizado en el proyecto, sin embargo, los resultados obtenidos de este último siguen siendo prometedores para ser utilizado por las empresas de la industria de cerámicos.
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    Implementación de un Algoritmo Murciélago para la Planificación de Inspecciones de Mantenimiento de aeronaves aplicado a aerolíneas comerciales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-04-23) Soto Flores, Luis Angel Eduardo; Cueva Moscoso, Rony
    El continuo crecimiento de la demanda en vuelos comerciales ha ocasionado que las diversas aerolíneas se vean en la necesidad de reducir sus costos de mantenimiento para poder maximizar la utilización de su flota de aeronaves con el fin de poder obtener una rentabilidad deseada. La variedad de tipos de avión, la creciente cantidad de vuelos y un mayor número disponible de aeronaves complican el proceso mediante el cual se asignan rutas de vuelo a cada avión y su respectiva base de mantenimiento cuando se quiera una inspección. Ante esta nueva dificultad, un creciente número de investigaciones se han llevado a cabo para dedicarse a diseñar algoritmos capaces de obtener una buena planificación de inspecciones de mantenimiento utilizando la menor cantidad de recursos. Los algoritmos planteados han ido creciendo en tema de complejidad a medida que han pasado los años. Los primeros métodos que fueron planteados se denominaban algoritmos exactos, estos algoritmos podían obtener la respuesta optima, pero utilizando un gran poder de procesamiento y tiempo de ejecución. Luego se hizo uso de algoritmos heurísticos que entregaban soluciones buenas, que posiblemente no eran las óptimas, pero con un menor consumo de recursos. En la actualidad, se han diseñado varios algoritmos metaheurísticos realizando mejoras continuas a la solución obtenida hasta que se llegue a cierto criterio de terminación. El objetivo del presente proyecto de fin de carrera es diseñar e implementar un algoritmo murciélago hibrido que minimice los costos en la planificación de inspecciones de mantenimiento y a la vez maximice los posibles beneficios al aprovechar las horas de vuelo de las aeronaves. Para cumplir con el objetivo planteado se hará un estudio de los conceptos asociados a la planificación de mantenimiento y se recopilaran datos reales a planificaciones de mantenimiento hechas por aerolíneas del presente mercado peruano. El producto final será un algoritmo murciélago hibrido diseñado y calibrado para obtener soluciones que sean válidas para el contexto nacional.
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    Heurísticas de usabilidad para mecánicas de videojuegos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-04-12) Barboza Mendoza, Camila Pierina Victoria; Pilar Zapata del Río, Claudia María del
    El presente trabajo de investigación muestra cómo las heurísticas más reconocidas y utilizadas en la actualidad para evaluar el nivel de usabilidad de un software presentan carencias al situarlas en el contexto de los videojuegos, motivo por el cual se determina que las actuales heurísticas no son instrumentos apropiados para evaluar un software de interacción como los videojuegos. Este hecho ha sido el motivo para plantear la siguiente interrogante como tema de investigación: ¿Qué elementos esenciales deberían considerarse en la elaboración de un nuevo conjunto de principios heurísticos de evaluación que permitan medir con mayor precisión el nivel de usabilidad de un videojuego? Para solucionar la problemática descrita en párrafos anteriores, se elaboró una propuesta metodológica basada en el análisis de datos de un caso de estudio que como resultado presentan un conjunto de principios heurísticos, los cuales han sido desarrollados considerando que pueden ser utilizados por evaluadores con distintos niveles de experiencia en evaluaciones de usabilidad. El objetivo de este nuevo conjunto de heurísticas de usabilidad propuesto estuvo orientado a la obtención de principios que sean entendibles, fáciles de utilizar y que a su vez permitan realizar de forma efectiva evaluaciones de usabilidad de videojuegos. La metodología propuesta está enmarcada básicamente en la mejora del actual instrumento de evaluación propuesto por Jakob Nielsen y otros aspectos que han sido tomados de la literatura. El alcance de la investigación se centra en las mecánicas de videojuegos, las cuales a pesar del avance rápido de la tecnología y las diferentes culturas en las que la industria de los videojuegos se desenvuelve, se mantienen constantes y pueden llegar a presentar conceptos generales que abarcan más de un género de videojuego. Posteriormente, la realización de una evaluación heurística ha permitido validar mediante la aplicación en la práctica, la nueva propuesta desarrollada en el presente trabajo.
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    Diseño de un algoritmo metaheurístico Grasp para la mejoría de un algoritmo minincrease aplicado a la asignación eficiente de incidentes en una mesa de ayuda
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-27) Rodríguez Ramos, Julio César; Cueva Moscoso, Rony
    La mesa de ayuda es un área importante en la resolución de incidentes de tecnologías de información en las empresas, tanto dentro (para la misma empresa y sus empleados) como fuera (para los clientes que la empresa ofrece sus servicios y productos). Sin embargo, la planificación de la resolución de incidentes se hace difícil debido a la imprevisibilidad y espontaneidad de éstos. Dichos incidentes afectan de manera diversa a la continuidad de negocio con consecuencias y tiempo de resolución de diversa magnitud. Asimismo, los técnicos en la mesa de ayuda tienen un tiempo de resolución diverso, con experiencia laboral distinta y son un número finito de personas. Dicho problema se le conoce en problemas de asignación de tareas como “asignación estocástica en línea”. El algoritmo MinIncrease permite la resolución de problemas de asignación estocásticos en línea. Sin embargo, el problema reside en que los técnicos son personas de diversa experiencia que pueden estar divididos en técnicos con mucha o poca experiencia en el ambiente de una mesa de ayuda. No es preciso que al mejor técnico se le asignen incidentes triviales ni que algún técnico no trabaje hasta que aparezca un incidente de su dificultad apropiada. Es por ello que el algoritmo MinIncrease sólo no basta. El siguiente proyecto presenta el diseño de un algoritmo metaheurístico GRASP para la mejoría de un algoritmo MinIncrease. La combinación de estos algoritmos permitirá que los incidentes, a pesar de que su aparición sea imprevista, puedan asignarse a los técnicos de la mesa de ayuda de manera eficiente.
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    Modelo heurístico para la determinación de la motilidad en células espermáticas mediante el análisis automático de tracking en video
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-05) Gárate Polar, Diego Alonso; Beltrán Castañón, César Armando
    Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y difícil de enseñar. El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional. El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente proyecto. El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el algoritmo de Optical Flow.