El aumento de la capacidad computacional ha permitido el uso cada vez mayor de métodos computacionales para resolver problemas complejos de diferentes áreas, logrando tal incremento en la eficiencia y productividad que se dice que hemos empezado una nueva revolución industrial (la era del conocimiento). En esta nueva era, el uso de aplicaciones de alta, High-Performance Computing en inglés (HPC), es cada vez más común. Una forma de utilizar de manera eficiente los recursos computacionales es desplegar estas aplicaciones sobre recursos compartidos (paradigma de computo en la nube, sea esta pública o privada) en lugar de asignarlos a servidores de manera exclusiva, lo que puede resultar en tiempos muertos en el uso de alguno o todos los recursos. El problema de decidir la mejor forma de compartir recursos asignados a servidores ya sea como máquinas virtuales (VMs), contenedores, o en modo dedicado (bare metal) es llamado el problema de Instance Placement, y es fundamental para la performance de una plataforma de computo en la nube. El subproblema que se presenta cuando ya se decidió una asignación via VMs es el de VM Placement. El problema de Instance Placement es actualmente un problema abierto debido a que la solución online requiere el conocimiento no sólo de las demandas actuales y sus parámetros, sino también de las demandas futuras. Como un primer acercamiento a una solución, esta tesis busca diseñar e implementar un algoritmo de Offline Instance Placement donde el conjunto de demandas, su inicio y duración, así como sus estadísticas de uso son conocidas. El algoritmo busca asignar –de la mejor manera posible– los recursos de cómputo a instancias en una nube privada, considerando el tipo de carga a la que estas pertenecen y su nivel de servicio. Debido a que OpenStack es una de las soluciones más empleadas para nubes privadas, se toma como referencia el scheduler de OpenStack para comparar la utilidad de el algoritmo propuesto. Luego de realizar las pruebas, se obtuvo que el scheduler propuesto presenta una mayor utilidad que el scheduler de OpenStack para distintos tipos de cargas.

Las peticiones de servicio por soporte técnico o incidencias de TI, han sido diseñadas para ayudar a toda organización a obtener una mayor productividad y reducir los costos operativos, por ende, sus procesos informáticos deben ser siempre constantes y corregidos en el menor tiempo posible. Oficina Digital SAC, empresa dedicada a brindar soporte en los procesos de TI a empresas en las zonas norte y nor-oriente, observamos deficiencia de un 40% de las 240 incidencias atendidas como mínimo al mes, con retrasos de aproximadamente 6 horas por atención aproximadamente, no encontrándose estandarizado las peticiones de incidencias por soporte técnico, realizándose mediante correo electrónico, telefonía fija o móvil, etc. Lo que genera pérdida en horas hombre y aumentan los costos operativos. Se desarrolló un sistema informático utilizando el algoritmo de priorización de variables basado en matrices logrando así mejorar la atención de servicio de los procesos por soporte técnico , se priorizó el registro de incidencias , en especial los de mayor importancia, disminuyó los tiempos de atención de las incidencias para cada una de las empresas cliente, se logró reducir costos operativos por cada atención , se incrementó el número de atenciones de servicio por cada personal de soporte y aumentó los niveles de satisfacción de nuestros clientes. Para el desarrollo del sistema informático se ha utilizado la metodología UWE, modelado UML, sistema operativo Android y la interacción con el sistema se realiza vía dispositivo móvil y/o web. Las técnicas utilizadas para recolección de datos son: observación, encuesta y entrevista.

El presente trabajo de investigación buscó optimizar las rutas de entrega para la empresa de servicio Courier SEMINARIO MARTÍNEZ, ya que en dicha empresa se encontró que se perdía dinero y tiempo dado que las rutas se designaban de manera aleatoria sin fundamento alguno que permitiera asegurar la mejor distribución a tiempo de los paquetes y por ende la satisfacción del cliente. Se consideró que esto debía superarse con la implantación de un sistema web utilizando el algoritmo de la ruta más corta lo cual optimizaría las rutas, tiempos, coste de gestión y distribución de paquetes en la empresa. Además, se buscó apoyar a los supervisores a tomar decisiones sobre la realización de tareas, reducir la tendencia de entregas impuntuales, aumentar las ganancias netas por tarea e incrementar el porcentaje de satisfacción del usuario. Finalmente, cabe resaltar que se ha contribuido en el control de las entregas además de haber logrado reducir el porcentaje de entregas impuntuales en más de un 50% lo cual ha impactado de manera positiva en la satisfacción del cliente y por ende han mejorado las ganancias netas de la empresa.

Tiendas ÉL, se encarga de la venta de ropa de vestir formal y casual para hombres, sin embargo en los últimos años las ventas se han visto afectadas, ya que los clientes no se sienten identificados con la empresa debido a diferentes factores, tales como: no realizan una segmentación de sus clientes y por ende las promociones no son en muchas ocasiones de su interés; otro factor importante es la tasa de deserción que ha ido incrementándose, lo cual genera pérdidas en la empresa. Entonces: ¿De qué manera la Implementación de un sistema informático de administración de las relaciones con el cliente utilizando tecnología SMS podría mejorar la fidelización de clientes en Tiendas Él?, esta problemática se justifica tecnológicamente con una propuesta que hace uso de la tecnología existente (SMS) aplicando el algoritmo de promoción selectiva, y científicamente es importante porque emplea el método científico para poder contrastar el efecto positivo o no, que se logró con la alternativa de solución tecnológica. Por lo tanto la hipótesis planteada es que con la implementación de un sistema informático de administración de las relaciones con el cliente utilizando tecnología SMS mejorará la fidelización de clientes en Tiendas Él; y el objetivo general es mejorar la fidelización de los clientes en tiendas Él. Para el envió de promociones se empleará el algoritmo de promoción selectiva, el cual se encargará de agrupar a los clientes por perfiles de compras.

Las lenguas de bajos recursos como el quechua no cuentan con recursos léxicos a pesar de ser importantes para contribuir en las investigaciones y en el desarrollo de muchas herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que se benefician o requieren de recursos de este tipo, de esa forma poder contribuir en la preservación de la lengua. El objetivo de esta investigación es construir una WordNet (base de datos léxica) para las variedades quechua sureño, central, amazónico y norteño, y un un etiquetado gramatical de secuencias de palabras (POS tagging) para la variedad del quechua sureño. Para el desarrollo de esta investigación se recopiló información de los diccionarios y se creó corpus paralelo quechua - español, se implementó un algoritmo de clasificación para alinear el sentido de las palabras con el synset del significado en español para cada variedad de la lengua quechua y finalmente se creó un modelo de etiquetación gramatical basado en el modelo BERT. El score obtenido para el POS tagging de la variedad quechua sureño fue 0.85% y para el quechua central 0.8 %.

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.

La presente investigación tiene como objetivo proponer mejoras relacionadas con la operativa de las ambulancias del Sistema de Atención Móvil de Urgencia (SAMU) en el distrito de San Borja, perteneciente a la ciudad de Lima Metropolitana. Para ello se describe la problemática actual, en la cual, el tiempo de atención de la emergencia no siempre cumple con el estándar internacional, el cual actualmente es de 8 minutos desde su reporte. A partir de esto se plantearon alternativas de solución por medio de dos algoritmos, el algoritmo Dijkstra, que es un algoritmo que optimiza la distancia recorrida y el segundo es el algoritmo Maximal Covering, que es un algoritmo que localiza puntos de atención desde los cuales se maximiza la atención, ambos algoritmos serán modelados con el lenguaje de programación Python. Con la implementación de estos algoritmos y sus combinaciones se plantearon seis escenarios de mejora, algunos aplicables en el corto plazo y otros en el mediano a largo plazo. Con la ayuda de la simulación de 300 emergencias se podrán comparar los escenarios planteados y en base a eso se realizarán sus respectivas conclusiones y recomendaciones.