Tupia Anticona, ManuelCueva Moscoso, RonyRamirez Osorio, Luis Denilson2024-04-112024-04-1120242024-04-11http://hdl.handle.net/20.500.12404/27555En 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.spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/Medicamentos--PerúVehículos de emergencias--PerúAlgoritmos computacionalesHospitales--PerúPandemia de COVID-19, 2020- --Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00