| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 - Atribución-NoComercial | es_MX |
| dc.contributor | José Alberto Hernández Aguilar | es_MX |
| dc.contributor.author | DIEGO GUSTAVO HURTADO OLIVARES | es_MX |
| dc.contributor.other | director - Director | es_MX |
| dc.coverage.spatial | MEX - México | es_MX |
| dc.date | 2020-07-16 | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-18T21:06:21Z | |
| dc.date.available | 2022-10-18T21:06:21Z | |
| dc.identifier.uri | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/2714 | |
| dc.description | Esta investigación presenta la utilización de procedimientos de optimización
combinatoria para resolver el problema de la recolección de desechos sólidos en el
sector turístico. La recolección de residuos es una actividad importante de logística
dentro de las ciudades. Esta problemática se resuelve como el problema de enrutamiento
de vehículos para optimizar la recolección de residuos sólidos, y se extiende al problema
con capacidad limitada con ventanas de tiempo para aumentar la eficiencia y minimizar
el costo total de la ruta de recolección. Esta tesis aborda el VRPTW mediante el uso del
algoritmo de recocido simulado con métodos de vecindad para mejorar la solución. Se
desarrollan funciones especiales para explorar eficazmente el espacio de búsqueda
mediante métodos de vecindad. El enfoque propuesto se evalúa en comparación con las
instancias del problema del VRPTW de referencia disponibles en la literatura. Un
conjunto de experimentos computacionales demuestra que el recocido simulado
mejorado podría producir resultados prometedores en el tiempo computacional de 180
segundos promedio. Los resultados relacionados indican que el algoritmo puede reducir
significativamente el costo a un 12.27 % del óptimo global en el conjunto de instancias
de prueba RC. Además, nuestra propuesta se emplea para un caso de estudio del mundo
real para la recolección de residuos sólidos y con ello se puede comprobar la efectividad
de optimizar las rutas de recolección para la instancia real de prueba. Debido a la rica
naturaleza del problema, los solucionadores comerciales de vanguardia solo pueden
abordar instancias de tamaño pequeño a mediano. Para resolver casos reales,
proponemos un recocido simulado capaz de tratar sistemáticamente todas las
características del problema y lo suficientemente general como para responder a las
diferentes características de las regiones del caso de estudio para el cual está destinado.
Los resultados muestran que la heurística logra la optimización de la instancia, exhibe
un rendimiento competitivo en comparación con métodos de solución de vanguardia
para casos especiales de nuestro problema, y con ello se pretende conducir a importantes
ahorros en el estado de práctica. | es_MX |
| dc.description | This research presents an application of combinatorial optimization techniques to
address solid waste collection in the tourism sector. The waste collection is an important
logistics activity within cities. This problem is modeled as the vehicle routing problem
to improve the efficiency of solid waste collection and extends to the problem with
limited capacity with time windows to increase efficiency and minimize the total cost of
the collection route. This thesis addresses the VRPTW by using the simulated annealing
algorithm with neighborhood methods to improve the solution. Special neighborhood
methods are developed to effectively explore the space search. The proposed approach is
evaluated and compared to the VRPTW benchmark instances available in the literature.
A set of computational experiments shows that improved simulated annealing could
produce promising results in the computational time average of 180 seconds. The related
results indicate that the algorithm can significantly reduce the cost to 12.27% of the
global optimum in the set of test instances RC. In addition, our proposal is used for a
real-world case study of a solid waste collection and with this we were able to verify the
effectiveness of optimizing the collection routes for the actual test instance. Due to the
rich nature of the problem, leading edge business solvers can only address small to
medium-sized instances. To solve real cases, we propose a simulated annealing capable
of systematically treating all the characteristics of the problem and general enough to
respond to the different characteristics of the case study regions for which it is intended.
The results show that heuristics achieve in-instance optimization, exhibit competitive
performance compared to leading-edge solution methods for special cases of our
problem, and it is intended to lead to significant savings in practice. | es_MX |
| dc.format | pdf - Adobe PDF | es_MX |
| dc.language | spa - Español | es_MX |
| dc.publisher | El autor | es_MX |
| dc.rights | embargoedAccess - En Embargo | es_MX |
| dc.subject | 5 - CIENCIAS SOCIALES | es_MX |
| dc.subject.other | 53 - CIENCIAS ECONÓMICAS | es_MX |
| dc.title | Aplicación del modelo WCVRPTW al problema de recolección de residuos sólidos de empresas del sector turístico | es_MX |
| dc.type | masterThesis - Tesis de maestría | es_MX |
| uaem.unidad | Facultad de Contaduría Administración e Informática - Facultad de Contaduría Administración e Informática | es_MX |
| uaem.programa | Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado - Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado | es_MX |
| dc.type.publication | acceptedVersion | es_MX |
| dc.audience | researchers - Investigadores | es_MX |
| dc.date.embargoed | 2022-12-12 | |
| dc.date.received | 2020-07-26 | |
