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Modificaciones del algoritmo sacrificio cortoplacista adaptativo 2OPT_R para solucionar el problema del agente viajero simétrico: comparación del nivel de eficacia
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Astoquillca Yaranga, David Jonathan; Berger Vidal, Esther
El presente trabajo se desarrolló, tomando en cuenta la escasa cantidad de investigaciones para el mejoramiento de una heurística considerada miope, como el algoritmo del Vecino más Cercano, observándose un mayor desarrollo de investigaciones enfocadas a las metaheurísticas. Razón por la cual, en esta investigación se buscó un diseño que logre mejorar el Nivel de Eficacia del algoritmo heurístico del Vecino más Cercano. Por ello, se tomó como base el enfoque del Sacrificio Cortoplacista Adaptativo, desarrollado por Pérez en 2011, cuya combinación con la heurística de mejoramiento 2Opt_r fue denominada por Pérez (2011) como SCA_2Opt_r. A partir de dicha heurística, se diseñaron las versiones Heavy y Soft en base a analogías con el análisis sistémico, logrando mostrar un Nivel de Eficacia de 100% para las versiones Heavy y entre el 31% al 85% según la versión Soft analizada, en comparación con el SCA_2Opt, SCA_2Opt_r. Posteriormente, se comparó con metaheurísticas de artículos internacionales consolidadas en la investigación de Pérez (2011), logrando alcanzar un Nivel de Eficacia competitivo, según la metaheurística a comparar.
Reducción de costos de recolección y transporte de residuos sólidos en contenedores soterrados aplicando algoritmos genéticos para determinación de rutas. Caso: distrito Bellavista - Callao
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Astoquillca Yaranga, David Jonathan; Berger Vidal, Esther
Presenta una alternativa diseñada en NetBeans, software libre, usando lenguaje de programación Java, por medio del cual se busca una ruta eficiente en términos de distancia para visitar los contenedores soterrados ubicados a lo largo del distrito de Bellavista, Callao. Para lo cual se usó: “Grafo Tipo 1”, cada nodo representa intersección de calles y avenidas principales para movilizarse al relleno sanitario; donde se usó el algoritmo de FloydWarshall para determinar rutas entre cada par de nodos. “Grafo Tipo 2”, cada nodo representa un punto crítico (contenedor soterrado, maestranza, relleno sanitario); donde se usó un Algoritmo Genético para determinar el orden de visita de los contenedores soterrados en base a las rutas determinadas en “Grafo Tipo 1”. Ese orden fue exportado a un archivo “.xlsx” encontrándose una disminución anual de 4295km con respecto al recorrido oficial y un ahorro de 6723 soles.