Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Los problemas de ruteo de vehículos, tienen la particularidad de ser simples de expresar, pero complejos de resolver; lo anterior es por las restricciones de integralidad y el crecimiento exponencial de sus posibilidades, a medida que el tamaño del problema aumenta. Es por esto, que es necesario utilizar técnicas de optimización para enfrentar este tipo de problemas, al no poder resolverlo de una manera simple. En este estudio, se resuelve un problema de asignación de cartera de vendedores y ruteo de vehículos periódico, presentado por la empresa ECOLAB S.A. El modelo planteado, incorpora el concepto de equidad en la construcción de las rutas y las carteras, buscando equiparar los tiempos de recorrido, los tiempos ociosos y los beneficios percibidos por cada cartera. La metodología de solución es heurística, la que se compone de una etapa de asignación con conceptos de equidad, la construcción de las rutas y el mejoramiento de estas. El modelo obtenido es testeado frente a instancias generadas aleatoriamente. Además, se resuelve el problema de la empresa, contrastando los datos reales con los de la solución heurística. Se evidencia que, al hacer pequeñas mejoras en cuanto a la asignación de recorridos a los vendedores, es posible disminuir el tiempo de recorrido y el tiempo ocioso. También, disminuyen las desviaciones en los beneficios percibidos por las carteras de clientes. Se obtiene un incremento en el tiempo ocioso (holgura), el cual se produce por una optimización de la planificación de visitas. Todos estos resultados se obtienen en tiempos pequeños, pues la ejecución del programa es rápida. Se obtienen beneficios económicos y cuantificables, a la hora de aplicar lo desarrollado en esta tesis. Se resuelve el problema exacto para instancias menores, mostrando lo costoso en tiempo y recursos que es resolver el problema de esta manera, para aplicaciones que necesitan de numerosas ejecuciones y análisis de sensibilidad. Para las instancias analizadas, los tiempos de resolución van entre los 12 y los 35,000 segundos. Al resolver estas instancias con la heurística propuesta, los gap obtenidos van desde el 0.8 al 7.41 por ciento, con respecto a la solución exacta. Se realiza un caso de estudio con datos de la empresa. La aplicación de la heurística aumenta un 8% el potencial de ventas y un 4% la rentabilidad por día trabajado neto. La contribución de este estudio, es mostrar un enfoque de equidad en la asignación de clientes y construcción de rutas para un área comercial, con el fin de obtener carteras de clientes balanceadas en dinero y tiempos. También contribuye a la empresa a generar soluciones del tipo matemáticas, con el objetivo de prestar un soporte distinto al que se viene utilizando.

Presenta una propuesta del uso de dos metaheurísticas: optimización basada en colonia de hormigas y metaheurística golosa, los que permitirán la generación automática de casos de prueba para test sobre una GUI (Graphical User Interface) con el objetivo de que sean aplicados al producto final (pruebas funcionales) y detecten en qué puntos el producto no cumple sus especificaciones. Esto facilitará a las empresas de software la modificación de algún artefacto o componente del sistema por cambios en el negocio, y la generación de nuevos casos de prueba asociados al cambio realizado. / Tesis

El presente trabajo tiene como objetivo la implantación del VRP Solver para poder minimizar las distancias utilizadas en el envío de productos de una empresa distribuidora. Para la determinación de la solución que se adapta al problema, se realiza evaluaciones por criterios de los modelos, heurísticas, y algoritmos analizados, lo cual da como resultado, que el modelo que se adapta a la solución del problema es el modelo VRP, con la heurística de Clarke Wright y el algoritmo de Búsqueda Tabú. El software implantado precisamente utiliza la heurística de Clarke Wright para minimizar distancias, tomando como datos de entradas, la ubicación de cada cliente y dando como resultados las rutas optimas, con las pruebas realizadas, se logra disminuir en un 10% la distancia total utilizada en las rutas de la empresa del caso de estudio. / Tesis

Desarrolla una solución al problema de generación de horarios para los cursos universitarios de pregrado en las universidades peruanas, en la cual cada encargado de la elaboración de horarios debe realizar una laboriosa tarea de asignación de salones y docentes en un periodo específico para los dictados de clases de las asignaturas que se imparten en un ciclo académico. Propone un sistema inteligente de generación de horarios basado en algoritmos genéticos, el cual fue adaptado para poder cumplir con los requisitos específicos impuestos por cada facultad de las diferentes universidades del Perú y así satisfacer a los usuarios involucrados. En nuestras pruebas se consideró como caso de estudio la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, obteniendo como resultado un horario con cero violaciones de restricciones obligatorias y reduciendo en lo más posible las violaciones de las restricciones blandas y así superando la generación de horarios elaborado de forma manual que actualmente se lleva a cabo.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / La presente tesis consiste en presentar la resolución del problema de asignación de turnos de trabajadores que tiene una cadena de retail en el rubro farmacéutico. Para ello se dará a conocer la realidad de esta farmacia, donde se detallarán las restricciones, reglas de negocios, número de trabajadores, distintos tipos de contratos, entre otros. La farmacia hoy en día ha visto que en momentos de baja como de alta demanda existe sobre-dotación y sub-dotación de personal, lo cual ha mostrado la necesidad de una herramienta para programar los turnos de forma óptima. El objetivo de esta tesis es la creación de un modelo y algoritmo que permita optimizar y planificar las dotaciones del personal de ventas cumpliendo con la demanda, reglas de negocio y restricciones legales de manera de minimizar los costos dentro de los locales. También se busca encontrar cotas del problema original a través de una metodología de generación columnas para poder medir el rendimiento técnico de la heurística. Los objetivos específicos es encontrar los requerimientos mínimos de personal; determinar el número de personal óptimo; hacer uso más eficiente de la horas, encontrando turnos que permitan distribuir de manera más eficiente el personal diario; generar más contratos de tipo part-time que permitan adecuarse de mejor manera a la demanda, y asignar turnos a trabajadores que no están sujetos a demanda de acuerdo a un criterio definido. Actualmente el sistema está implementado en aproximadamente 100 locales. En la fase de piloto, con 14 locales en funcionamiento, las ventas aumentaron 0,5 %, se redujeron costos de personal en 2,5 %, las horas extras disminuyeron 36 %, y se incrementó las comisiones de los vendedores en 1 %. Entre las mejoras cualitativas encontramos la estandarización de procesos, cumplimiento de la ley vigente, lo cual permite evitar multas, como también una rotación del personal que prohibe que se generen derechos adquiridos de los vendedores. Por otro lado, se demostró que las soluciones de asignación de los turnos están a menos de un 8 % del óptimo.

La mesa de ayuda es un área importante en la resolución de incidentes de tecnologías de información en las empresas, tanto dentro (para la misma empresa y sus empleados) como fuera (para los clientes que la empresa ofrece sus servicios y productos). Sin embargo, la planificación de la resolución de incidentes se hace difícil debido a la imprevisibilidad y espontaneidad de éstos. Dichos incidentes afectan de manera diversa a la continuidad de negocio con consecuencias y tiempo de resolución de diversa magnitud. Asimismo, los técnicos en la mesa de ayuda tienen un tiempo de resolución diverso, con experiencia laboral distinta y son un número finito de personas. Dicho problema se le conoce en problemas de asignación de tareas como “asignación estocástica en línea”. El algoritmo MinIncrease permite la resolución de problemas de asignación estocásticos en línea. Sin embargo, el problema reside en que los técnicos son personas de diversa experiencia que pueden estar divididos en técnicos con mucha o poca experiencia en el ambiente de una mesa de ayuda. No es preciso que al mejor técnico se le asignen incidentes triviales ni que algún técnico no trabaje hasta que aparezca un incidente de su dificultad apropiada. Es por ello que el algoritmo MinIncrease sólo no basta. El siguiente proyecto presenta el diseño de un algoritmo metaheurístico GRASP para la mejoría de un algoritmo MinIncrease. La combinación de estos algoritmos permitirá que los incidentes, a pesar de que su aparición sea imprevista, puedan asignarse a los técnicos de la mesa de ayuda de manera eficiente. / Tesis

El análisis de imágenes nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de esta disciplina la segmentación permite la identificación de sus partes constituyentes. La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas de control de tráfico entre otros. Si llevamos la segmentación de imágenes al rubro de imágenes médicas, las aplicaciones van desde la detección de tumores y otras patologías hasta la medición de volúmenes en tejidos. Existen diversas técnicas de segmentación de imágenes, y en este trabajo se plantea un procedimiento de segmentación de imágenes médicas basado en la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. Los algoritmos de esta metaheurística imitan el comportamiento de las hormigas durante su búsqueda de alimento, dado que siempre produce rutas óptimas entre la fuente de comida y el nido. Dicha conducta fue implementada mediante hormigas artificiales con el objeto de realizar tareas específicas de procesamiento de imágenes. Este procedimiento fue aplicado a imágenes de Resonancias Magnéticas Cerebrales - buscando la extracción de los segmentos correspondientes a la Materia Gris, Materia Blanca y Líquido Cefalorraquídeo- y la segmentación obtenida fue de una calidad superior a la de los algoritmos actualmente existentes para esta tarea. Este documento consta de 5 capítulos: El capítulo 1 busca definir el problema y el enfoque adoptado en este trabajo para darle solución. El capítulo 2 describe la disciplina de segmentación de imágenes y la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen segmentar imágenes médicas mediante Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 4 describe el procedimiento desarrollado, así como los resultados obtenidos en la aplicación del mismo. Finalmente, el capítulo 5 trata sobre las conclusiones y recomendaciones obtenidas como producto de este trabajo. / Tesis

El presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios académicos en instituciones de nivel superior. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético a partir de una población inicial generada por un algoritmo Grasp fase construcción. Se ha tomado como caso de estudio a la facultad de Ciencia e Ingeniera de la Pontificia Universidad Católica del Perú, en la cual se contó con el apoyo del encargado de realizar el horario de la especialidad de ingeniería informática para el respectivo levantamiento de información, con lo cual se consiguió la adaptación de un algoritmo que cumpla con sus restricciones y requerimientos. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicarán los operadores de selección, casamiento, mutación y etilismo. La calidad de las soluciones, generadas por el algoritmo, se medirá en base a la cantidad de restricciones cumplidas. Para determinar los valores de los parámetros de los algoritmos se realizaron varias ejecuciones con diferentes combinaciones de valores y se optó por la que optimizaba la función objetivo de la solución. Se estima que la duración del proyecto será de un año / Tesis

Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y difícil de enseñar. El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional. El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente proyecto. El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el algoritmo de Optical Flow. / Tesis

El análisis de imágenes nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de esta disciplina la segmentación permite la identificación de sus partes constituyentes. La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas de control de tráfico entre otros. Si llevamos la segmentación de imágenes al rubro de imágenes médicas, las aplicaciones van desde la detección de tumores y otras patologías hasta la medición de volúmenes en tejidos. Existen diversas técnicas de segmentación de imágenes, y en este trabajo se plantea un procedimiento de segmentación de imágenes médicas basado en la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. Los algoritmos de esta metaheurística imitan el comportamiento de las hormigas durante su búsqueda de alimento, dado que siempre produce rutas óptimas entre la fuente de comida y el nido. Dicha conducta fue implementada mediante hormigas artificiales con el objeto de realizar tareas específicas de procesamiento de imágenes. Este procedimiento fue aplicado a imágenes de Resonancias Magnéticas Cerebrales - buscando la extracción de los segmentos correspondientes a la Materia Gris, Materia Blanca y Líquido Cefalorraquídeo- y la segmentación obtenida fue de una calidad superior a la de los algoritmos actualmente existentes para esta tarea. Este documento consta de 5 capítulos: El capítulo 1 busca definir el problema y el enfoque adoptado en este trabajo para darle solución. El capítulo 2 describe la disciplina de segmentación de imágenes y la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen segmentar imágenes médicas mediante Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 4 describe el procedimiento desarrollado, así como los resultados obtenidos en la aplicación del mismo. Finalmente, el capítulo 5 trata sobre las conclusiones y recomendaciones obtenidas como producto de este trabajo. / Tesis