Sistema de selección de metaheurísticas para solución de VRP en procesos de distribución con inteligencia artificial
Fecha
2025-01
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Resumen
La presente tesis aborda el desarrollo de un sistema de selección de metaheurísticas
para la resolución de problemas de ruteo vehicular (VRP), utilizando técnicas de
inteligencia artificial como árbol de decisiones y redes neuronales. El objetivo
principal es mejorar la eficiencia y efectividad en la elección de algoritmos
adecuados para resolver problemas específicos de VRP. La metodología empleada
incluyó una revisión exhaustiva de la literatura sobre aplicaciones de estos métodos,
y la implementación de un sistema basado en aprendizaje automático que analiza
características del problema para seleccionar la opción óptima entre varias
alternativas. Se realizaron experimentos con datos simulados, comparando el
rendimiento de diferentes algoritmos en términos de tiempo de procesamiento y
calidad de las soluciones obtenidas. Los resultados muestran que el sistema propuesto
mejora significativamente la elección, reduciendo los tiempos de computación y
mejorando las soluciones de enrutamiento en comparación con métodos
tradicionales. Se concluye que la integración de inteligencia artificial en la selección
de metaheurísticas no solo optimiza el proceso de distribución, sino que también
proporciona una herramienta adaptable y robusta para la gestión logística.
Descripción
Palabras clave
Metaheurísticas, Problemas de Ruteo Vehicular (VRP), Algoritmos, Sistema de selección, Inteligencia Artificial.