En la actualidad, varias universidades como la PUCP no cuentan con un sistema de transporte privado para la comunidad universitaria a pesar de que existen propuestas y es un servicio pedido por un sector de la universidad. Los motivos son varios ya que se debe considerar presupuestos, logística y una planeación adecuada de las rutas de servicio. Este último punto es complicado de por sí pues es difícil poder encontrar un conjunto de rutas que cumplan con satisfacer la demanda de una manera óptima. En primer lugar, se debe considerar que, en una ciudad de gran tamaño, realizar cualquier tipo de diseño de rutas es un trabajo que presenta muchos desafíos. Con todas las calles y avenidas a considerar, realizar un diseño de rutas eficiente y óptimo no puede ser una tarea manual. También se debe tomar en cuenta el tamaño de la población que se desea atender. Dentro de una universidad de dimensiones similares a la PUCP, se podría estimar una población de algunos miles de usuarios, los cuales representan un desafío en la tarea de planeación de la ruta pues se debe buscar poder satisfacer a la mayoría de ellos. Al tener una población tan grande, el usar rutas no óptimas podría perjudicar a cientos de usuarios. Finalmente, una vez determinada un conjunto de rutas, se debe también establecer la ubicación de los paraderos. Si se posee información del lugar de residencia de los miembros de la comunidad se puede planear mejor qué zonas requieren mayor cantidad de paraderos y cuales menor número. Las herramientas informáticas han sido usadas para resolver problemas similares en el pasado con mucho éxito. Sin embargo, estas han estado más orientadas al sistema de transporte público general. En la revisión se encontró que el algoritmo PIA (Pair Insertion Algorithm) ha resuelto un problema similar de planeación de rutas de transporte público, pero que estos resultados podrían ser mejorados si se usan como población inicial de otro algoritmo como uno genético. Por esto, se propone para el presente proyecto realizar, utilizando al algoritmo PIA, la Implementación de un algoritmo genético para elaborar un conjunto de rutas óptimas para el transporte de la comunidad universitaria desde y hacia el campus principal. / Tesis

En la actualidad, varias universidades como la PUCP no cuentan con un sistema de transporte privado para la comunidad universitaria a pesar de que existen propuestas y es un servicio pedido por un sector de la universidad. Los motivos son varios ya que se debe considerar presupuestos, logística y una planeación adecuada de las rutas de servicio. Este último punto es complicado de por sí pues es difícil poder encontrar un conjunto de rutas que cumplan con satisfacer la demanda de una manera óptima. En primer lugar, se debe considerar que, en una ciudad de gran tamaño, realizar cualquier tipo de diseño de rutas es un trabajo que presenta muchos desafíos. Con todas las calles y avenidas a considerar, realizar un diseño de rutas eficiente y óptimo no puede ser una tarea manual. También se debe tomar en cuenta el tamaño de la población que se desea atender. Dentro de una universidad de dimensiones similares a la PUCP, se podría estimar una población de algunos miles de usuarios, los cuales representan un desafío en la tarea de planeación de la ruta pues se debe buscar poder satisfacer a la mayoría de ellos. Al tener una población tan grande, el usar rutas no óptimas podría perjudicar a cientos de usuarios. Finalmente, una vez determinada un conjunto de rutas, se debe también establecer la ubicación de los paraderos. Si se posee información del lugar de residencia de los miembros de la comunidad se puede planear mejor qué zonas requieren mayor cantidad de paraderos y cuales menor número. Las herramientas informáticas han sido usadas para resolver problemas similares en el pasado con mucho éxito. Sin embargo, estas han estado más orientadas al sistema de transporte público general. En la revisión se encontró que el algoritmo PIA (Pair Insertion Algorithm) ha resuelto un problema similar de planeación de rutas de transporte público, pero que estos resultados podrían ser mejorados si se usan como población inicial de otro algoritmo como uno genético. Por esto, se propone para el presente proyecto realizar, utilizando al algoritmo PIA, la Implementación de un algoritmo genético para elaborar un conjunto de rutas óptimas para el transporte de la comunidad universitaria desde y hacia el campus principal.