Facultad de Ciencias e Ingeniería

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    Algoritmo bioinspirado Lobo Gris (Grey Wolf) para la optimización de índices en bases de datos relacionales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-29) Verástegui Sánchez, Fernando Guillermo; Cueva Moscoso, Rony
    Dentro del mundo empresarial actual, los datos cobran una importancia crucial para el desarrollo de una compañía, ya sea para análisis, seguimiento comercial, estrategias de negocios, entre otros. Por lo que, su almacenamiento y extracción son una parte importante para su uso. Las bases de datos sirven para almacenar esta información, para que luego puedan ser consultadas. Estas pueden ser tanto relacionales como no relacionales, siendo la primera en donde los datos que se almacenan están relacionados entre ellos. La información se organiza mediante tablas, que incluyen columnas y filas, pudiendo obtener acceso a estos datos de diferentes maneras (AWS, n.d.). Para los administradores de base de datos (DBA) e investigadores la mejora del rendimiento de las bases de datos ha sido un reto persistente a lo largo de los años. Este desafío está fuertemente relacionado con la forma de organización lógica de los registros y, especialmente, a la rapidez con la que se accede y procesa esos registros. En ese sentido, los índices ejercen como un modo de acceso más rápido a la información. Siendo un caso de ejemplo, cuando los datos son solicitados, el sistema de gestión de base de datos primero verifica si existe un índice y su estructura, la cual está ordenada y contiene la dirección física del dato, permitiendo así recuperar la información directamente en el disco duro, simplificando el trabajo de búsqueda (Pedrozo & Vaz, 2014). Si bien los índices sirven para acelerar la recuperación de los datos, uno mal diseñado deteriora el rendimiento general. Esto se debe a los diferentes factores que influyen en su creación, como lo son: El tipo de dato, la estructura de la tabla, el número de veces que se buscó un campo específico, la frecuencia de ciertas consultas, la frecuencia de valores distintos en una columna, la carga de trabajo, el número de operaciones de lectura y escritura, entre otros (Naik, 2018). En consecuencia, el propósito de este proyecto consiste en mejorar la eficiencia del tiempo de respuesta en las consultas mediante el uso de índices, brindando la mejor opción para la creación de estos, sobre las tablas dentro un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Para este proyecto se plantea utilizar un algoritmo metaheurístico aplicado al problema de selección de índices (ISP), el cual consiste en, dado una base de datos y un conjunto de consultas, seleccionar automáticamente un conjunto apropiado de índices (Chaudhuri, Datar, and Narasayya 2004). Este problema es considerado un “NP-Hard Problem”, la elección de utilizar un algoritmo metaheurístico, en combinación con la amplia gama de variables que pueden influir, se revela como una opción óptima en comparación con otros tipos de algoritmos.
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    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, Rony
    En 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.
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    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, Rony
    En 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).
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    Transformación digital a través de proyectos innovadores en analytics aplicado a recursos humanos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-20) Cachis Gonzales, Carla Natalia; Cueva Moscoso, Rony
    El propósito del presente informe es exponer los proyectos más significativos en los que Carla Natalia Cachis Gonzales ha participado y liderado desde su graduación como Bachiller en Ingeniería Informática en diciembre de 2019. Durante las prácticas preprofesionales, tuvo la oportunidad de participar en la implementación de un sistema informático y desarrollar un dashboard en Power BI. Esta experiencia permitió descubrir la pasión por el mundo de los datos, especialmente en el ámbito de la Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos. En su trayectoria laboral, ha tenido la oportunidad de trabajar en dos destacadas empresas. En primer lugar, desde noviembre de 2019 hasta abril de 2021, formó parte del equipo de talento de Intercorp Management como Analista de People Analytics. Posteriormente, desde abril de 2021 hasta la actualidad, se desempeña como Especialista de People Analytics en Clínica Internacional, compañía del Grupo empresarial BRECA. En ambas organizaciones, ha sido parte del área de People Analytics, teniendo la responsabilidad de liderar y participar en proyectos relacionados con la gestión y el análisis de los datos de los empleados, tales como: headcount, headcost, desempeño, compensaciones, capacidad instalada, rotación, entre otros. El objetivo como miembro del equipo de People Analytics es mejorar la eficiencia en la toma de decisiones de la empresa con respecto a los recursos humanos. En el informe se presentarán los objetivos, actividades y logros de cuatro proyectos que ha liderado o desarrollado en los primeros tres años de experiencia laboral. El primero es la propuesta y desarrollo de un programa para realizar Web Scrapping a perfiles de LinkedIn para la búsqueda de talento proactivo en Intercorp Management, este algoritmo optimizó significativamente la búsqueda de información de los procesos de reclutamiento. El segundo es la creación de un sitio web para el programa InGenia Intercorp, para lo cual se utilizó una herramienta No Code y se conectó a Google Analytics para realizar Web Analytics sobre la data del tráfico de la web. Adicionalmente, se presentan dos proyectos que se desarrollaron en Clínica Internacional. En primer lugar, lugar, la propuesta y desarrollo a completitud de un proyecto de Network Analytics, el cual permitió identificar patrones de comunicación y colaboración entre los empleados de la organización. En segundo lugar, se tuvo el liderazgo de un proyecto de implementación de SAP Success Factors, que involucró la identificación de requerimientos, la migración de datos y la capacitación de los empleados para el uso de la nueva plataforma de gestión de recursos humanos. Como resultado de las contribuciones en Clínica internacional, se galardonó en el programa de reconocimiento “Latidos de Oro 2022” que premió a 12 trabajadores que dieron la milla extra, quedando premiada entre más de 3700 trabajadores de la compañía. Finalmente, los proyectos mencionados serán detallados en las siguientes páginas, siendo cada uno de ellos un desafío emocionante y que permitió aprender y crecer profesionalmente en el campo de People Analytics.
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    Rediseño del módulo de generación de pedidos de ventas de SAP a través del uso del marco de trabajo de Diseño Centrado en el Usuario y la herramienta SAP Screen Personas para una empresa productora
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-12) Rosales Kam, Juan Francisco; Cueva Moscoso, Rony; Paz Espinoza, Freddy Alberto
    En la actualidad, la usabilidad es pieza clave en el diseño y desarrollo de productos de software hasta el punto en que impacta directamente en aspectos como la satisfacción de los usuarios, y la facilidad, optimización y desarrollo de procesos y tareas al interactuar con las interfaces en cuestión. Asimismo, existen diversos marcos de aplicación para hacer el diseño y evaluación de las interfaces, y medir sus niveles de interacción con el usuario. Uno de los marcos de trabajo más reconocidos es el de “Diseño Centrado en el Usuario” (DCU) que consiste en una metodología de desarrollo donde el usuario debe ser colocado como parte central en todas las fases de la realización del diseño para la satisfacción de sus requerimientos. Por otro lado, se encuentran los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) los cuales han experimentado un crecimiento significativo en la implementación en empresas grandes y medianas en diversas industrias y, a pesar de su capacidad para abarcar todas las áreas funcionales de las organizaciones de manera integrada, su rápido desarrollo no se refleja en una mejora de la usabilidad de sus interfaces gráficas, lo que genera problemas que en su mayoría se deben a la falta de adaptación a contextos específicos de uso. Por lo tanto, el objetivo central del proyecto de tesis es el de rediseñar las interfaces gráficas del módulo de generación de pedidos de SAP, aplicado al contexto de una empresa productora, con el objetivo de aumentar el nivel de usabilidad siguiendo una metodología centrada en el usuario. El desarrollo del proyecto de tesis se realizó mediante la aplicación de cada una de las cuatro fases del marco DCU desde el entendimiento del contexto de uso del proceso en mención en el rubro productor, la especificación de los requerimientos de los usuarios, el diseño y prototipado de la solución, y la realización de pruebas de usabilidad con usuarios finales y expertos en HCI para determinar el nuevo nivel de usabilidad alcanzado el cual fue positivo y cumplió con las expectativas propuestas.
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    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, Rony
    En 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.
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    Implementación de un sistema de comercialización y administración de descuentos para puntos de ventas tipo mostrador
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-22) Roldan Huayllasco, Stefano; Cueva Moscoso, Rony
    Los descuentos y promociones han sido utilizados en los procesos de venta por la mayoría de las empresas comerciales, entre las cuales se encuentran los fabricantes, distribuidores, minoristas e instituciones sin fines de lucro. Esto se debe a que se ha considerado a las promociones como la técnica más estimulante para influir en la decisión de compra de los clientes. Entre las empresas se encuentran las pertenecientes al sector ferretero, las cuales han influido, en los últimos años, en la situación económica del país, por lo que es importante que se realice una buena gestión de descuentos y promociones que pueda colaborar a su crecimiento. Por ello, las empresas de este rubro se enfocan en la elaboración de descuentos y promociones con el objetivo de aumentar las ventas en un corto plazo. Estas promociones y descuentos necesitan ser adaptables y flexibles, puesto que cada negocio tiene características particulares, por lo que reaccionan de manera diferente ante los estímulos que generan estas promociones debido a un contexto o situación en particular. Ante esta necesidad, las empresas requieren sistemas comerciales que puedan colaborar en la implementación de una gestión de descuentos y promociones adecuada. En el trabajo realizado se implementó un sistema de comercialización y administración de descuentos y promociones que permite realizar modificaciones o actualizaciones de manera sencilla de tal manera que estos sean adaptables y flexibles según los requerimientos de la empresa.
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    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, Rony
    En 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.
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    Implementación de un algoritmo metaheurístico Cuckoo Search, para sistemas de premiación de juegos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-05-20) Castañeda Quiñones, Lucas Augusto; Cueva Moscoso, Rony
    El presente proyecto de fin de carrera propone implementar un algoritmo metaheurístico, cuckoo search, en el proceso de obtención de recompensas de juegos Gacha. El foco y objetivo de este estudio es el poder encontrar un equilibrio entre la satisfacción del usuario y el beneficio de la empresa, por lo cual se utilizaron dos tipos de usuario quienes abarcan las características de tiempo empleado en el juego y cuánto monto han invertido en éste. Para ello, se propuso una función objetivo en la cual abarca las variables relacionadas al usuario y la empresa, luego se adaptó el algoritmo propuesto al contexto planteado. Finalmente se implementó y aplicó en un prototipo de juego donde se compara el funcionamiento y desempeño de éste junto a un simulador; además de poder visualizar y simular el contexto de estar utilizando/jugando un juego Gacha. De los resultados, se pudo verificar un desempeño del algoritmo elegido frente al simulador. Con ello se logra cumplir con el objetivo inicial de poder equilibrar los valores representativos del usuario y el beneficio de la empresa. La meta propuesta es poder demostrar que el uso del cuckoo search en estos juegos es posible y en un futuro poder mejorarlo para su uso en estos tipos de juegos.
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    Implementación de un algoritmo memético para resolver el problema de corte de materiales aplicado a la producción de barras de acero para hormigón
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-02-01) Ghersi Sayán, Andrés Enrique; Cueva Moscoso, Rony
    El país ha vivido durante los últimos años un aumento en el PBI que lo ha colocado como unos de los principales países de la región. Este crecimiento se debe al aumento sostenido de la producción en diversos sectores. Por cifras del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), el sector de construcción, a cargo del Ministerio de Vivienda y Construcción representa uno de los principales contribuyentes al PBI interno (MEF), con un aporte del 5% al indicador. Además, se proyecta un crecimiento de 7% sostenido en los próximos años, por encima del promedio nacional. Esto ayudará a impulsar los sectores primarios y secundarios relacionados. Así que se vuelve prioritaria la elaboración de soluciones que aumenten la eficiencia en el consumo de recursos a todo nivel. En particular, este proyecto plantea abordar la producción de las barras de acero para hormigón a nivel industrial. La actividad productiva por la cual el acero fundido es convertido en barras de acero grandes, que serán a su vez cortadas en longitud para conseguir barras más pequeñas, que son usadas en la manufactura y la construcción de edificios. Estas son las conocidas como barras de acero para hormigón. El proceso consta de dos partes principalmente: ● La elaboración de barras largas estándar por el proceso de colada y ● Una segunda fase de corte para obtener los productos finales, barras de acero para hormigón, según el tamaño solicitado por los clientes. Aunque la producción de la barra grande (primaria) se realiza en una línea de ensamblaje a partir de acero fundido, lo que la vuelve virtualmente infinita y modificable en tamaño, las barras pequeñas se elaboran a partir de un tamaño estándar que cada fábrica utiliza para la manufactura. Para elaborar la producción de barras estándar, se toman en cuenta las negociaciones entre los ejecutivos de ventas y los clientes potenciales, obteniéndose requerimientos de producción. Dichos requerimientos son luego incluidos en la programación del periodo tomando en cuenta la disponibilidad de material (acero fundido). Debido a esto, aunque la primera etapa de corte es limpia por la naturaleza de la fabricación, en la segunda se pueden producir desperdicios y pérdidas, pues las barras grandes no siempre se utilizan al cien por ciento en la creación de barras de acero para hormigón. El problema entonces es de corte de materiales, el cual consiste en conseguir un número de piezas de diferentes largos que deben ser cortadas de una fuente, de tal forma que se cumpla con la demanda de largos y se produzcan optimizando una función objetivo. Por lo mencionado este trabajo de fin de carrera, plantea implementar un algoritmo memético para resolver el problema de corte de materiales aplicado a la producción de barras de acero para hormigón. Objetivo General Implementar un algoritmo memético para resolver el problema de corte de materiales aplicado a la producción de barras de acero para hormigón. Objetivos Específicos O1. Definir la función objetivo a evaluar para los algoritmos genético y memético O2. Diseñar un algoritmo memético como alternativa de solución para el problema de corte de materiales unidimensional de barras de acero para hormigón O3. Adaptar un algoritmo genético obtenido de la revisión de la literatura como alternativa de solución para el problema de corte de materiales de barras de acero para hormigón O4. Implementar los algoritmos propuestos en un módulo de ejecución de algoritmos O5. Realizar experimentación mediante pruebas numéricas para comparar el desempeño entre ambas alternativas de solución.