Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34050
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Jadán Avilés, Diana Carolina | - |
dc.contributor.author | Berrezueta Guamán, Nelson Bladimiro | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-28T12:35:02Z | - |
dc.date.available | 2020-02-28T12:35:02Z | - |
dc.date.issued | 2020-02-28 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34050 | - |
dc.description | Esta investigación propone k-NSGA-II, un algoritmo basado en computación evolutiva que mezcla propiedades de micro algoritmos y fundamentos de inteligencia artificial como la clusterización. El objetivo de k-NSGA-II es optimizar procesos en entornos reales y apoyar eficientemente a la toma de decisiones en organizaciones. Los cambios desarrollados se realizaron en NSGA-II, un algoritmo genético multiobjetivo basado en la no dominancia de sus resultados. La funcionalidad de k-NSGA-II se verificó mediante pruebas de rendimiento comparándolo con NSGA-II y µ-NSGA-II. Estas pruebas se realizaron en distintas funciones objetivo y en un caso de estudio, el mismo que se fundamentó en la optimización de la producción y distribución de productos. Los objetivos fueron la minimización de residuos y maximización del beneficio obtenido mediante las ventas. k-NSGA-II se utilizó para optimizar las funciones generando resultados interesantes para la empresa. También fue más útil con respecto a NSGA-II ya que generó un número reducido de soluciones precisas que el analista pudo revisar rápidamente antes de tomar una decisión, en comparación con NSGA-II que trabaja con conjuntos de 200 soluciones o µ-NSGA-II que no presentó soluciones que puedan ser útiles para la empresa. El algoritmo k-NSGA-II presenta una innovación con respecto a NSGA-II al ser un micro algoritmo preciso cuyas soluciones son de gran utilidad para la toma de decisiones en entornos de problemas reales. Mejora el tiempo de evaluación y evita la fatiga del analista al no presentar una gran cantidad de resultados que muchas veces no son revisados. | en_US |
dc.description.abstract | This research proposes k-NSGA-II, an algorithm based on evolutionary computing that mixes properties of micro-algorithms and artificial intelligence fundamentals such as clustering. The objective of k-NSGA-II is to optimize processes in real environments and to efficiently support decision making in organizations. The changes developed were made in NSGA-II, a multiobjective genetic algorithm based on the non-dominance of its results. The functionality of k-NSGA-II was verified by performance tests comparing it with NSGA-II and µ-NSGA-II. These tests were performed on different objective functions and on a case study, which was based on the optimization of product production and distribution. The objectives were to minimize waste and maximize profit through sales. k-NSGA-II was used to optimize the functions generating interesting results for the company. It was also more useful with respect to NSGA-II as it generated a small number of accurate solutions that the analyst could review quickly before making a decision, compared to NSGA-II which works with sets of 200 solutions or µ-NSGA-II which did not present solutions that could be useful to the company. The k-NSGA-II algorithm presents an innovation with respect to NSGA-II as it is a precise micro algorithm whose solutions are very useful for decision making in real problem environments. It improves the evaluation time and avoids the analyst's fatigue because it does not present a great amount of results that many times are not analysed. | en_US |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.publisher | Universidad de Cuenca | en_US |
dc.relation.ispartofseries | TN;793 | - |
dc.subject | Ingeniería Industrial | en_US |
dc.subject | Inteligencia artificial | en_US |
dc.subject | Ingeniería de producción | en_US |
dc.subject | Técnica de producción | en_US |
dc.title | Optimización de la cadena de suministro mediante el uso de un algoritmo genético basado en clusterización | en_US |
dc.type | bachelorThesis | en_US |
dc.ucuenca.paginacion | 23 páginas | en_US |
dc.description.degree | Ingeniero Industrial | en_US |
dc.description.city | Cuenca | en_US |
dc.ucuenca.id | 0104236971 | en_US |
dc.ucuenca.idautor | 0301834982 | en_US |
dc.ucuenca.embargoend | 2022-02-27 | - |
dc.ucuenca.version | submittedVersion | en_US |
dc.type.senescyt | Proyectos de investigación | en_US |
dc.ucuenca.correspondencia | nelson.berrezueta@gmail.com | en_US |
Appears in Collections: | Tesis de Pregrado |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Trabajo de Titulación.pdf | acceso restringido (versión presentada) | 888.25 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Centro de Documentacion Regional "Juan Bautista Vázquez" | ||||||||||
|