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Ítem Texto completo enlazado Algoritmo colonia de hormigas (ant colony) para el abastecimiento de medicinas entre hospitales regionales en el contexto de pandemia de covid-19(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-11) Ramirez Osorio, Luis Denilson; Tupia Anticona, Manuel; Cueva Moscoso, RonyEn el último año, los casos de personas contagiadas por COVID-19 se incrementó de manera alarmante dado a las distintas variantes que han ido surgiendo. Es por este motivo que es importante brindar atención oportuna de tal manera que los puestos de salud en las distintas regiones del Perú cuenten con el equipo y medicinas necesarias para tratar los contagios. De lo contrario, la falta de estos suministros puede ocasionar que no se satisfaga la demanda y agravar la salud de las personas que lo necesitan. Por ello, es importante contar con un plan de rutas para el abastecimiento de suministros a los centros de salud que cumpla con ciertos criterios y restricciones. En este sentido, elaborar un plan de rutas de forma eficiente y que sea óptima es una tarea complicada dado de que se trata de un problema algorítmicamente compleja que forma parte de problemas del tipo NP difícil al ser una variante del problema del vendedor viajero. Por esta razón, la solución a este tipo de problemas no puede ser resueltas por algoritmos exactos, sino que se prefiere emplear algoritmos metaheurísticos, dado que estos son más eficientes en cuanto a los tiempos de ejecución y eficaces al encontrar soluciones de tal manera que se respeten las restricciones del problema. El presente proyecto de tesis tiene como objetivo solucionar el problema presentado diseñando e implementando un algoritmo colonia de hormigas para dar solución al problema de ruteo de vehículos con capacidades en situaciones de emergencia puesto que está evidenciado que este algoritmo es perfecto para problemas de optimización enfocado a los problemas de ruteo. De este modo, se podrá definir el mejor plan de distribución y abastecimiento orientado a la realidad peruana durante la pandemia de COVID-19. Asimismo, se desarrolla el algoritmo voraz primero el mejor para tener una línea base sobre el cual poder comparar los resultados obtenidos y poder establecer la optimalidad del algoritmo colonia de hormigas. Finalmente, se analiza y se pone a prueba la implementación del algoritmo en una región del Perú con el fin de poder determinar el mejor plan de rutas para el abastecimiento de medicinas a los centros de salud.Ítem Texto completo enlazado Algoritmo metaheurístico para la optimización de consultas SQL en bases de datos distribuidas relacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-09) Sangama Ramirez, Jesus Angel Eduardo; Cueva Moscoso, RonyEn el contexto empresarial, los datos tienen una importancia significativa tanto para la operación del día a día en una organización como para la toma de decisiones dentro de esta. Por ello, resulta vital que consultar dichos datos sea un proceso lo más eficiente posible. Para las bases de datos relacionales, una forma de lograr esto es la optimización de consultas SQL, y entre los diferentes métodos de optimización se encuentran los algoritmos metaheurísticos. El presente trabajo realiza una investigación de la literatura académica centrada en estos algoritmos aplicados a la optimización de consultas en bases de datos distribuidas relacionales y decide realizar una comparación entre el algoritmo genético (el cual cuenta con gran popularidad en este ámbito) y el memético, con el fin de evaluar si la aplicación de este último resulta viable para este tipo de optimización. Para lograr lo planteado anteriormente, el trabajo busca definir variables, parámetros y restricciones del problema de optimización de consultas; las cuales posteriormente son utilizadas para implementar adaptaciones propias de los algoritmos genético y memético orientadas a dicho problema. Finalmente, se realiza una comparación de eficacia y eficiencia entre ambas implementaciones a través de experimentación numérica. Tras finalizar todas las tareas anteriores, se concluye que se logró implementar un algoritmo memético para optimizar consultas SQL en bases de datos distribuidas relacionales cuyo rendimiento puede superar al algoritmo genético para escenarios de complejidad creciente (es decir, bases de datos con numerosas tablas y sitios).Ítem Texto completo enlazado Implementación de un algoritmo memético para la distribución de antenas wifi en almacenes de grandes dimensiones(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-05) Burgos Chuqui, Rafael Jair; Cueva Moscoso, RonyEn la actualidad, es indispensable tener un acceso rápido a la información en los almacenes con el fin de atender de forma óptima a las demandas del mercado. Esto es importante, porque el usar un almacén de empacado es necesario para tener un control del inventario, al mismo tiempo que se incrementa la productividad y se ahorra dinero al permitir que los clientes reciban sus productos a tiempo. Así como permitir una distribución de productos más eficientemente e incluso saber cuándo ya no se cuenta con stock. Sin embargo, el uso de almacenes tiene que ser complementado con una efectiva comunicación entre los trabajadores. Por tanto, el uso de redes Wi-Fi en almacenes tiene el potencial de permitir la rápida automatización de procesos intensivos tales como la recepción, el desembarco, almacenamiento, conteo de órdenes, recogidas y empaquetamientos. Debido a las razones mencionadas, se necesita tener una manera organizada de planificar el posicionamiento de antenas con el fin de evitar costos innecesarios y de aprovechar el mayor espacio posible. Hay implementaciones con algoritmos clásicos para problemáticas similares, pero se desea aprovechar la posibilidad de aplicar conceptos más modernos para afrontar esta situación. Es por esto que se plantea como objetivo el implementar un algoritmo memético para la optimización del posicionamiento de antenas Wi-Fi en un almacén rectangular de grandes dimensiones y los objetivos adicionales serán el apoyo para el desarrollo del proyecto. El proyecto de tesis pertenece al tema de algoritmos de optimización (que a su vez es perteneciente al área de ciencias de la computación). La solución permitirá determinar un conjunto de posiciones óptimas con el número de antenas Wi-Fi adecuadas para poder mejorar el uso de recursos sin perder señal. Es posible que se tomen consideraciones respecto a la complejidad de la infraestructura del almacén debido a que no todos los almacenes poseen la misma. Asimismo, la atenuación de la señal inalámbrica en las paredes del almacén planteado y el cambio energético en la intensidad de las antenas son aspectos que no serán considerados ya que se encuentran más relacionados al área de Ingeniería Electrónica. Con todo lo anterior mencionado, se busca verificar si realmente la implementación presentada logrará mejorar los resultados obtenidos mediante una implementación realizada con el algoritmo genético, que representa la implementación clásica de una solución a la problemática planteada.Ítem Texto completo enlazado Implementación de un algoritmo memético para optimizar la asignación de tablas a unidades de almacenamiento de bases de datos relacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-06) Lucas Ramos, Jhamir Arturo; Cueva Moscoso, RonyEn la actualidad, los sistemas de bases de datos son considerados como un componente fundamental para casi cualquier organización, ya que estos sistemas permiten acceder a información puntual de forma segura y rápida, lo cual es clave para una correcta toma de decisiones y una adecuada atención a los usuarios. Sin embargo, debido al rápido desarrollo de las tecnologías de información, cada vez más sistemas de información generan enormes cantidades de datos y necesitan lidiar con estos de forma eficiente y, dado que las bases de datos relacionales juegan un rol vital en muchos sistemas de información, el rendimiento de estos mismos sistemas depende directamente del rendimiento del sistema de base de datos. En ese sentido, se considera crítico aplicar diversos métodos para optimizar el rendimiento del sistema de base de datos. Uno de estos métodos es la asignación de tablas, el cual consiste en distribuir de manera adecuada a las tablas de una base de datos en los dispositivos de almacenamiento disponibles. Dicho método es útil porque permite mejorar el rendimiento del sistema de base de datos y aprovechar de mejor manera los recursos de hardware disponibles. Sin embargo, muchas veces esta tarea se realiza considerando sólo algunas variables o factores al momento de tomar una decisión. Asimismo, existe una ausencia en el empleo de esta técnica por parte de muchos sistemas modernos. Esto, sumado al hecho de que la asignación suele realizarse de manera manual y también a que los estudios presentes en el estado del arte utilizan, en su gran mayoría, soluciones basadas en heurísticas o cálculos simples, las cuales pueden no brindar buenos resultados, conducen a que se realice una deficiente asignación de tablas a unidades de almacenamiento. Esta situación provoca un bajo rendimiento del sistema de base de datos, un deficiente funcionamiento de la entrada y salida de disco y que las tareas de administración sean más propensas a errores. Ante esta situación, se torna necesario el uso de métodos que automaticen y optimicen esta tarea, en ese sentido, el presente trabajo de tesis propone el diseño y la implementación de un algoritmo memético que permita optimizar la asignación de tablas a unidades de almacenamiento de bases de datos relacionales.