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Implementación de un Algoritmo Murciélago para la Planificación de Inspecciones de Mantenimiento de aeronaves aplicado a aerolíneas comerciales

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/14007
Date23 April 2019
CreatorsSoto Flores, Luis Angel Eduardo
ContributorsCueva Moscoso, Rony
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess

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