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| dc.contributor | Cabrera Guerrero, Guillermo Nicolás | ||
| dc.contributor | Roncagliolo De la Horra, Silvana Paola | ||
| dc.creator | Riquelme Reyes, Juan Pablo | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-19T23:46:37Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-19T23:46:37Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-19 | |
| Resumen | dc.description | <p>El Problema del Vendedor Viajero Probabilístico (PTSP) es una variación del bien conocido Problema del Vendedor Viajero (TSP). Este problema surge, ya que la información no se encuentra disponible oportunamente para crear un calendario del Tour a seguir con las visitas a realizar y/o el costo de volver a rehacer el recorrido es muy elevado.</p><p>En esta investigación es propuesto un PTSP, donde su tour es estimado usando los algoritmos metaheurísticos Optimización de Enjambres de partículas (PSO) y Simulated Annealing (SA). La selección de PSO como técnica se justifica por ofrecer un algoritmo con estructura simple, con alta probabilidad de exploración del espacio de soluciones, y mayor velocidad de convergencia frente a otros algoritmos evolutivos. Se ha usado SA en este trabajo para incrementar la diversidad de las partículas, y de esta manera mitigar la fácil captura de mínimos locales por parte del PSO. Los resultados obtenidos mediante esta técnica híbrida se aproximan a los resultados obtenidos por su Benchmarck, lo que la hace un buen referente para la utilización</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is a variation of the well known Traveling Salesman Problem (TSP). This problem it`s produced because the information it`s not available in time to create a schedule for the tour, with the visits to make and/or the cost to redo the tour it`s very high.</p><p>In this research a PTSP it`s proposed, where its tour is estimated by using particle swarm optimization (PSO) and Simulated Annealing (SA) meta-heuristic algorithms. The selection of PSO as technique is justified because offers a simple structure algorithm, with high probability of exploration of solutions space, and faster convergence compared with others evolutive algorithms. SA was used in this jobs to increase the diversity of the particles, and thus mitigate the easy capture of local minima by PSO. Results obtained by this hybrid method are aproximed to results obtained by benchmarck, which make it a good reference for the use</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>El Problema del Vendedor Viajero Probabilístico (PTSP) es una variación del bien conocido Problema del Vendedor Viajero (TSP). Este problema surge, ya que la información no se encuentra disponible oportunamente para crear un calendario del Tour a seguir con las visitas a realizar y/o el costo de volver a rehacer el recorrido es muy elevado.</p><p>En esta investigación es propuesto un PTSP, donde su tour es estimado usando los algoritmos metaheurísticos Optimización de Enjambres de partículas (PSO) y Simulated Annealing (SA). La selección de PSO como técnica se justifica por ofrecer un algoritmo con estructura simple, con alta probabilidad de exploración del espacio de soluciones, y mayor velocidad de convergencia frente a otros algoritmos evolutivos. Se ha usado SA en este trabajo para incrementar la diversidad de las partículas, y de esta manera mitigar la fácil captura de mínimos locales por parte del PSO. Los resultados obtenidos mediante esta técnica híbrida se aproximan a los resultados obtenidos por su Benchmarck, lo que la hace un buen referente para la utilización</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is a variation of the well known Traveling Salesman Problem (TSP). This problem it`s produced because the information it`s not available in time to create a schedule for the tour, with the visits to make and/or the cost to redo the tour it`s very high.</p><p>In this research a PTSP it`s proposed, where its tour is estimated by using particle swarm optimization (PSO) and Simulated Annealing (SA) meta-heuristic algorithms. The selection of PSO as technique is justified because offers a simple structure algorithm, with high probability of exploration of solutions space, and faster convergence compared with others evolutive algorithms. SA was used in this jobs to increase the diversity of the particles, and thus mitigate the easy capture of local minima by PSO. Results obtained by this hybrid method are aproximed to results obtained by benchmarck, which make it a good reference for the use</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-6500/UCG6659_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | VENDEDORES | |
| Materia | dc.subject | VENTAS | |
| Materia | dc.subject | GESTION DE MERCADOS | |
| Materia | dc.subject | PERSONAL DE VENTAS | |
| Materia | dc.subject | Modelos matemáticos | |
| Materia | dc.subject | Algoritmos | |
| Materia | dc.subject | METAHEURISTICA | |
| Title | dc.title | Problema del vendedor viajero probabilístico a través de las metaheurísticas PSO y SA | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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