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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGuamán Lozano, Ángel Geovanny-
dc.contributor.authorMendoza Guamán, Edgar Fabián-
dc.contributor.authorCullay Ashqui, Sergio Javier-
dc.date.accessioned2019-02-19T17:29:19Z-
dc.date.available2019-02-19T17:29:19Z-
dc.date.issued2018-03-15-
dc.identifier.citationMendoza Guamán, Edgar Fabián; Cullay Ashqui, Sergio Javier. (2018). Optimización de las operaciones logísticas, en las rutas urbanas de recolección de desechos sólidos en la empresa pública Municipal GIDSA Ambato. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/9600-
dc.descriptionEl objetivo de la presente investigación se basa en minimizar los costos de las operaciones logísticas, de las rutas urbanas de recolección de desechos sólidos de la empresa pública municipal GIDSA. Lo cual se llevó a cabo realizando el análisis de la situación actual mediante la recolección de información por medio de entrevistas, análisis deductivo e investigativo con la finalidad de obtener datos reales que ayuden a la orientación de la investigación propuesta y la realización de una aplicación del problema de enrutamiento del Agente Viajero, TSP, desarrollado mediante el algoritmo metaheurístico Colonia de Hormigas, ACO, la cual encuentre una solución que, satisfaciendo las condiciones iniciales del problema, proporcione una ruta cerrada la cual genere un recorrido mínimo. Por la complejidad de solución de los métodos heurísticos para resolver problemas del agente viajero (TSP) se elaboró un programa en Matlab con el propósito de resolver el algoritmo ACO y obtener respuestas factibles en tiempos considerables. Se concluye que el sistema de recolección actual puede ser mejorado con la solución propuesta lo cual ayudara a la empresa a reducir 42 km diarios y generar un ahorro del proceso de recolección del 25%. Se recomienda la utilización y generación de la programación en una versión de Matlab 2016 o superior en un computador con procesador I5 o superior para el buen funcionamiento del mismo, ya que de esto dependerá la velocidad de resolución.es_ES
dc.description.abstractThe present investigation aims to minimize the costs of the logistical operations at urban routes of solid waste collection of the municipal public company GIDSA. (Solid Waste Management Ambato). It analyzed the current situation through information gathering, interviews, deductive analysis and research, in order to obtain real data that help to the guide proposed research and realization of an application at problem Routing Traveling Agent (TSP) developed by means of the metaphysical algorithm Colonia de Hormigas ACO; which find a solution that satisfying the initial condition of the problem provides a closed route which generates a minimum route. Due to the complexity of solving the heuristic methods to solve problems of the traveling agent (TSP), a program was developed in Matlab with the purpose of solving the ACO algorithm and obtaining feasible answers in considerable time. It is concluded that the current collection system might be improved with the proposed solution, which will help the company to reduce 42 km per day and generate a saving of the collection process of 25%. It is recommended the use and generation of programming in a version of Maltlab 2016 or higher in a computer with processor 15 or higher for the proper functioning of it, since the resolution speed will depend on this.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFM;85T00504-
dc.rightsInfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectTECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍAes_ES
dc.subjectALGORITMOSes_ES
dc.subjectOPERACIONES LOGÍSTICASes_ES
dc.subjectMETAHEURÍSTICAes_ES
dc.subjectRECORRIDO MÍNIMOes_ES
dc.titleOptimización de las operaciones logísticas, en las rutas urbanas de recolección de desechos sólidos en la empresa pública Municipal GIDSA Ambato.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalMoyano Alulema, Julio Cesar-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
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