Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Explica los problemas de balance en línea de producción en una fábrica de calzado. Se aplica la metaheurística búsqueda tabú, encontrados un modelo de distribución de trabajadores a las actividades de producción que logro mejorar la eficiencia en un 75%. Asimismo los reprocesos por fallas tuvieron una reducción del 8.21% obteniéndose con ello un ahorro para la empresa en estudio. Para la implementación de la búsqueda tabú se realizó un programa computacional en visual c++ 2008. / Tesis

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / El desarrollo acelerado que han tenido las grandes urbes, durante las últimas décadas, ha significado un aumento en el número de viajes que se realizan en ellas. Este incremento explosivo, que no siempre ha sido acompañado de mejoras viales adecuadas, ha producido un aumento en la congestión vehicular. Por este motivo varias son las ciudades que han planificado o construido redes de transporte rápido, tales como metro o sistemas ferroviarios ligeros. Si bien la sola construcción de estas redes no disminuye la congestión, la evidencia internacional muestra que al menos es capaz de disminuir la tasa con la que se incrementa la congestión año a año. Lo anterior, sumado a que la construcción de un metro es una decisión altamente estratégica, por los altos costos involucrados, el largo horizonte de planificación y la dificultad en medir los efectos, hace necesaria la utilización de técnicas de la optimización que permitan tomar la mejor decisión. Existe abundante literatura respecto a la resolución del problema de diseño de una red de transporte rápido (Rapid Transit Network Design o RTND), cada uno de ellos considerando diversas aristas del problema. El principal aporte de esta tesis es considerar que las redes de transporte alternativo (por ejemplo, calles) sufren congestión de acuerdo al número de personas que elijan esta alternativa. Esta consideración es importante pues al incluir este efecto la red alternativa se hace más atractiva, ya que si la gente opta por la red fija, los tiempos de viajes en el sistema alternativo bajarán. En primer lugar, este estudio propone un modelo MIP (Mixed Integer Programming) el cuál es capaz de entregar una solución aproximada al problema. Este modelo MIP no es exacto pues considera la aproximación de la función de congestión (tipo Bureau of Public Roads) mediante una función lineal por parte. Dado que la modelación del problema es NP-Hard, no siempre es posible resolver el problema en un tiempo razonable, sobretodo para instancias de mayor tamaño. Por esto se hace necesaria la implementación de heurísticas. En esta tesis, se implementa una heurística constructiva mejorada con búsqueda Tabú y un algoritmo Greedy Random (GRASP). Comparando los resultados de las heurísticas y los del modelo MIP, se observa que las heurísticas tienen un muy buen comportamiento, tanto en la cercanía del óptimo como en los tiempos de ejecución. Finalmente se ve que el impacto de considerar la congestión en la modelación puede hacer variar la red óptima. Lo cual puede producir aumentos en los flujos, en hasta un 5%, respecto a no considerarla.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Analiza y evalúa algoritmos de rutas de transporte para optimizar el servicio de mensajería interna en una empresa del sector financiero. Para la mensajería interna, la empresa cuenta con un servicio de motorizados contratados con un proveedor externo el cual ha tenido muchos reclamos los últimos meses, debido a que no se está llegando a los tiempos de entrega acordados y por parte de gerencia está presionando en revisar bien el contrato con el proveedor y los niveles de servicio acordados. Para esto, los conceptos de investigación operativa y los algoritmos de rutas de transporte fueron utilizados para dar solución a este problema y definir el proceso interno cumpliendo de manera eficiente los tiempos de entrega. En primer lugar, se definió la población la cual son todas las rutas de los motorizados realizadas entre el 01 de agosto del 2016 hasta el 31 de julio del 2017 (01 año). Como segundo paso, se determinó la muestra a analizar para lo cual se utilizó la fórmula del tamaño de muestra para una proporción poblacional si se conoce la población. Luego se eligió las rutas de manera aleatoria ayudándonos del Microsoft Excel 2016 para determinar las rutas a analizar. Para obtener el detalle de las rutas seguidas por los motorizados, se solicitó al supervisor del área encargada brinde el detalle histórico de los documentos entregados con las direcciones y horas pactadas. Los análisis de los algoritmos se realizan a través de métodos heurísticos y metaheurísticos para el VRP (Vehicle Routing Problem) para el cual se seleccionan tres métodos y según la evaluación se tendrá el que mejor se adapte a la casuística. / Tesis

Los residuos generados por los cortes de cerámicos son uno de los principales factores de desperdicio en la industria de baldosas y cerámicos, el cual se estima en una pérdida de alrededor 40% del material cerámico utilizado. Por este motivo, la reducción de los residuos de materiales utilizados en la fabricación de los productos cerámicos es una parte fundamental para la reducción de costos de producción. Asimismo, es importante mencionar que en esta industria es posible encontrar defectos en el material a recortar, una restricción de la cual carecen la mayoría de investigaciones que abordan el problema. Seleccionar el ordenamiento con menor desperdicio de las piezas a recortar, en términos de complejidad computacional, se considera como un problema del tipo NPdifícil (polinómico no determinístico), el cual toma mucho tiempo para encontrar una solución exacta y lo hace inviable de aplicar en la industria. Es por ello que se justifica el uso de métodos heurísticos para obtener aproximaciones a la solución óptima en un tiempo menor. El presente trabajo de fin de carrera presenta una metaheurística Cuckoo Search para resolver el problema de corte de material expuesto como alternativa de solución al algoritmo genético, muy utilizado en este tipo de problemas de optimización. El algoritmo Cuckoo Search es una técnica de reciente desarrollo y ha mostrado buen desempeño en otro tipo de problemas de optimización y hasta el momento no se ha intentado atacar el problema usan esta metaheurística. Para medir el desempeño del algoritmo Cuckoo Search, se hace uso de una adaptación del algoritmo genético encontrado en la literatura para la misma variante del problema de corte de material. El algoritmo genético es utilizado en este trabajo para comparar el desempeño del algoritmo Cuckoo Search propuesto mediante una experimentación numérica. Se concluye que el algoritmo genético tiene mejor desempeño que el algoritmo Cuckoo Search para el conjunto de datos utilizado en el proyecto, sin embargo, los resultados obtenidos de este último siguen siendo prometedores para ser utilizado por las empresas de la industria de cerámicos.

El continuo crecimiento de la demanda en vuelos comerciales ha ocasionado que las diversas aerolíneas se vean en la necesidad de reducir sus costos de mantenimiento para poder maximizar la utilización de su flota de aeronaves con el fin de poder obtener una rentabilidad deseada. La variedad de tipos de avión, la creciente cantidad de vuelos y un mayor número disponible de aeronaves complican el proceso mediante el cual se asignan rutas de vuelo a cada avión y su respectiva base de mantenimiento cuando se quiera una inspección. Ante esta nueva dificultad, un creciente número de investigaciones se han llevado a cabo para dedicarse a diseñar algoritmos capaces de obtener una buena planificación de inspecciones de mantenimiento utilizando la menor cantidad de recursos. Los algoritmos planteados han ido creciendo en tema de complejidad a medida que han pasado los años. Los primeros métodos que fueron planteados se denominaban algoritmos exactos, estos algoritmos podían obtener la respuesta optima, pero utilizando un gran poder de procesamiento y tiempo de ejecución. Luego se hizo uso de algoritmos heurísticos que entregaban soluciones buenas, que posiblemente no eran las óptimas, pero con un menor consumo de recursos. En la actualidad, se han diseñado varios algoritmos metaheurísticos realizando mejoras continuas a la solución obtenida hasta que se llegue a cierto criterio de terminación. El objetivo del presente proyecto de fin de carrera es diseñar e implementar un algoritmo murciélago hibrido que minimice los costos en la planificación de inspecciones de mantenimiento y a la vez maximice los posibles beneficios al aprovechar las horas de vuelo de las aeronaves. Para cumplir con el objetivo planteado se hará un estudio de los conceptos asociados a la planificación de mantenimiento y se recopilaran datos reales a planificaciones de mantenimiento hechas por aerolíneas del presente mercado peruano. El producto final será un algoritmo murciélago hibrido diseñado y calibrado para obtener soluciones que sean válidas para el contexto nacional.

En la actualidad, una planificación adecuada de citas de recepción de materia prima es un factor clave en las empresas productoras, ya que se debe garantizar la disponibilidad de los insumos cuando los procesos productivos los requieran. De lo contrario, se corre el riesgo de no poder satisfacer la demanda y de obstaculizar las operaciones de la empresa, generando un incremento en los costos. Dada la alta complejidad involucrada en realizar una planificación de citas de recepción, debido al número de variables y restricciones que utiliza, este tipo de problema se clasifica como NPdifícil, por lo que resolverlo mediante técnicas determinísticas o matemáticas resulta muy complejo. Por ello, para resolver este tipo de problemas se utilizan técnicas metaheurísticas, las cuales proveen algoritmos eficientes y prácticos que permiten obtener soluciones de calidad en un tiempo razonable. En este proyecto de tesis se utiliza el algoritmo Cuckoo Search para resolver el problema de planificación de citas de recepción de materia prima en empresas de producción multipla nta, ya que, a pesar de su desarrollo reciente, está demostrando tener excelentes resultados al resolver problemas de optimización, debido a su rápida convergencia y robusta búsqueda global. Además, no se ha encontrado en la literatura una aplicación del algoritmo mencionado para el problema que se desea resolver. Se desarrolla también una aplicación del algoritmo genético para el caso estudiado, siendo este uno de los más representativos y populares para resolver problemas de optimización, con la finalidad de validar la eficiencia del algoritmo Cuckoo Search respecto a uno de los más usados en la actualidad.

El presente trabajo de investigación muestra cómo las heurísticas más reconocidas y utilizadas en la actualidad para evaluar el nivel de usabilidad de un software presentan carencias al situarlas en el contexto de los videojuegos, motivo por el cual se determina que las actuales heurísticas no son instrumentos apropiados para evaluar un software de interacción como los videojuegos. Este hecho ha sido el motivo para plantear la siguiente interrogante como tema de investigación: ¿Qué elementos esenciales deberían considerarse en la elaboración de un nuevo conjunto de principios heurísticos de evaluación que permitan medir con mayor precisión el nivel de usabilidad de un videojuego? Para solucionar la problemática descrita en párrafos anteriores, se elaboró una propuesta metodológica basada en el análisis de datos de un caso de estudio que como resultado presentan un conjunto de principios heurísticos, los cuales han sido desarrollados considerando que pueden ser utilizados por evaluadores con distintos niveles de experiencia en evaluaciones de usabilidad. El objetivo de este nuevo conjunto de heurísticas de usabilidad propuesto estuvo orientado a la obtención de principios que sean entendibles, fáciles de utilizar y que a su vez permitan realizar de forma efectiva evaluaciones de usabilidad de videojuegos. La metodología propuesta está enmarcada básicamente en la mejora del actual instrumento de evaluación propuesto por Jakob Nielsen y otros aspectos que han sido tomados de la literatura. El alcance de la investigación se centra en las mecánicas de videojuegos, las cuales a pesar del avance rápido de la tecnología y las diferentes culturas en las que la industria de los videojuegos se desenvuelve, se mantienen constantes y pueden llegar a presentar conceptos generales que abarcan más de un género de videojuego. Posteriormente, la realización de una evaluación heurística ha permitido validar mediante la aplicación en la práctica, la nueva propuesta desarrollada en el presente trabajo.

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

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

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.