dc.contributor.advisor | Aguilera Serpa, César Augusto | |
dc.contributor.author | Castillo Huerta, Julio Rodrigo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-11-28T03:37:32Z | es_ES |
dc.date.available | 2018-11-28T03:37:32Z | es_ES |
dc.date.created | 2018 | es_ES |
dc.date.issued | 2018-11-27 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/13047 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, varias universidades como la PUCP no cuentan con un sistema de
transporte privado para la comunidad universitaria a pesar de que existen propuestas
y es un servicio pedido por un sector de la universidad. Los motivos son varios ya que
se debe considerar presupuestos, logística y una planeación adecuada de las rutas de
servicio. Este último punto es complicado de por sí pues es difícil poder encontrar un
conjunto de rutas que cumplan con satisfacer la demanda de una manera óptima.
En primer lugar, se debe considerar que, en una ciudad de gran tamaño, realizar
cualquier tipo de diseño de rutas es un trabajo que presenta muchos desafíos. Con
todas las calles y avenidas a considerar, realizar un diseño de rutas eficiente y óptimo
no puede ser una tarea manual.
También se debe tomar en cuenta el tamaño de la población que se desea atender.
Dentro de una universidad de dimensiones similares a la PUCP, se podría estimar una
población de algunos miles de usuarios, los cuales representan un desafío en la tarea
de planeación de la ruta pues se debe buscar poder satisfacer a la mayoría de ellos. Al
tener una población tan grande, el usar rutas no óptimas podría perjudicar a cientos de
usuarios.
Finalmente, una vez determinada un conjunto de rutas, se debe también establecer la
ubicación de los paraderos. Si se posee información del lugar de residencia de los
miembros de la comunidad se puede planear mejor qué zonas requieren mayor
cantidad de paraderos y cuales menor número.
Las herramientas informáticas han sido usadas para resolver problemas similares en
el pasado con mucho éxito. Sin embargo, estas han estado más orientadas al sistema
de transporte público general. En la revisión se encontró que el algoritmo PIA (Pair
Insertion Algorithm) ha resuelto un problema similar de planeación de rutas de
transporte público, pero que estos resultados podrían ser mejorados si se usan como
población inicial de otro algoritmo como uno genético. Por esto, se propone para el
presente proyecto realizar, utilizando al algoritmo PIA, la Implementación de un
algoritmo genético para elaborar un conjunto de rutas óptimas para el transporte de la
comunidad universitaria desde y hacia el campus principal. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú | * |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Algoritmos genéticos | es_ES |
dc.subject | Transporte--Simulación por computadoras | es_ES |
dc.subject | Transporte--Perú | es_ES |
dc.title | Implementación de un algoritmo genético para elaborar un conjunto de rutas óptimas para el transporte de la comunidad universitaria desde y hacia el campus principal | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Informático | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Informática | es_ES |
renati.advisor.dni | 15725621 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4138-2039 | es_ES |
renati.discipline | 612286 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 | es_ES |