Examinando por Materia "Algoritmo genético"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación de algoritmos genéticos para la generación óptima de horarios académicos en la Universidad EIA.
    (Universidad EIA, 2024) Muñoz Cuartas, Juan Felipe; Bonet Cruz, Isis
    RESUMEN: La elaboración de horarios académicos en la Universidad EIA enfrenta desafíos como la gestión eficiente de recursos, la satisfacción de preferencias individuales y la adaptación a cambios en las restricciones. Los métodos tradicionales, basados en la intervención humana, son propensos a errores y no siempre se optimizan logrando satisfacción de los involucrados. Este proyecto busca desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial, utilizando algoritmos genéticos, para optimizar la generación de horarios académicos en la Universidad EIA con todas sus consideraciones. Este enfoque tiene el potencial de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, mejorando la eficiencia de los espacios, el bienestar de estudiantes y profesores, y la calidad de la gestión académica. En primer lugar, se llevarán a cabo entrevistas con los encargados de diseñar los horarios en el área de sistemas para contextualizar el cómo se hace, que información se tiene y que observaciones se tienen en cuenta, se continua el diseño de una base de datos que almacene información esencial sobre cursos, profesores, aulas y horarios disponibles. Con lo mencionado se construye un modelo matemático que se diseñará para representar el problema de optimización de horarios como una cuestión combinatoria, considerando variables como la disponibilidad de recursos, las consideraciones espaciales de la Universidad EIA y las restricciones curriculares. La implementación del algoritmo genético se encargará de generar soluciones factibles y eficientes a través de operadores de selección, cruce y mutación, explorando así el espacio de soluciones para encontrar posibles horarios óptimos. La evaluación y validación de los horarios generados se realizarán comparándolos con los utilizados actualmente por la universidad, ajustando y corrigiendo según sea necesario para garantizar su calidad y adaptación a las necesidades institucionales. Finalmente, se desarrollará una interfaz de usuario que facilite la gestión y visualización de los horarios.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de aplicación para el transporte regular de personas por medio de microbuses
    (Universidad EIA, 2019) Restrepo Londoño, Manuel Felipe; Correa Henao, Oscar David
    Debido al aumento del parque automotor y al numero de viajes diarios, el tiempo promedio de desplazamiento ha aumentado un 44% en 10 años (Área Metropolitana del Valle de Aburrá, 2017) abriendo la necesidad de alternativas innovadoras capaces de mejorar la calidad y la eficiencia del sistema tradicional. Tendencias actuales dan como área de enfoque el modelo de transporte compartido el cual utiliza el parque automotor presente de una región en su funcionamiento ideal para las condiciones actuales de la ciudad. Contrastando esta idea en un ámbito masivo, es posible considerar la viabilidad de un sistema compartido masivo el cual permita gestionar la creación de rutas con vehículos actuales para cualquier persona que lo necesite. En la literatura, este problema es conocido como el problema de ruteo de buses de escuela y consiste en encontrar la forma más eficiente de repartir una flota de buses en rutas capaces de transportar a los usuarios desde su origen a su destino, cumpliendo restricciones de tiempos de recorrido, capacidad del bus y el número de usuarios. Pese a la dificultad en la solución de este tipo de problemas, la investigación actual permite soluciones eficientes para implementar en el sistema propuesto. Este proyecto analiza un sistema de transporte compartido de buses y microbuses para habitantes de la ciudad de Medellín. Se desarrolla el prototipo de una aplicación que permite la prestación de un servicio de rutas recurrentes, de libre acceso tanto para conductores como para pasajeros, y en donde el usuario final ingresa sus requerimientos (horarios, puntos de destino y salida) y a partir de la agregación de dichos requerimientos y junto con la disponibilidad de los vehículos se generen rutas que logran disminuir costos y tiempos de desplazamiento por trayecto. El prototipo se construye a partir de un análisis técnico y financiero elaborado por medio de un plan de negocio enfocado en la viabilidad del proyecto, manteniendo un servicio competitivo frente a diferentes sistemas actuales. Se utilizan datos reales que permiten dar indicios de la viabilidad del servicio y su posible impacto en términos financieros, culturales, de seguridad y de medio ambiente. Se realizan entrevistas a conductores y encuestas a los posibles usuarios que la plataforma podría tener residentes de la ciudad de Medellin. La solución utiliza un algoritmo de optimización para el problema de ruteo de buses escolares capaz de crear recorridos a partir de los requerimientos de los usuarios y el tipo de buses disponibles. El sistema utiliza Heroku y Amazon AWS para el BackEnd y React Native para la aplicación móvil. GeoDjango se utiliza para manipular la información georreferenciada y se utiliza Open Street Maps en combinación con Google Maps para los datos de tráfico en tiempo real y de malla vial. Para la optimización de las rutas, se utiliza Open Source Routin Machine y la implementación del algoritmo genético desarrollada en Python para la optimización del problema de ruteo de buses escolares creada por Google llamada ORTools. Aunque existe amplia investigación en el desarrollo y optimización de soluciones para el problema de ruteo de buses escolares, la investigación en su viabilidad en condiciones reales es escaza y su potencial como una alternativa y eficiente es de importancia para dar solución a los problemas de tráfico y contaminación. Se evidencia como el servicio es viable financieramente y tecnológicamente, se presenta un producto mínimo viable y se evidencia que en la condiciones actuales del mercado se puede lograr generar valor con plan de negocio propuesto.