Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9442
Título : Heurísticos con enfoque evolutivo y bioinspirados para el problema de carga en un solo contenedor (BPP3D)
Autor : García Martínez, José Nicolás Agustín
metadata.dc.subject.other: Bin packing problem 3D, Algoritmos genéticos, Algoritmos bio-inspirados
Fecha de publicación : 2025-02-12
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descripción : El problema de carga en un solo contenedor de tres dimensiones, es un problema complejo logístico y combinatorio clasificado como NP-Duro. Principalmente se enfoca en optimizar el espacio del contenedor para maximizar el volumen de ocupación del contenedor, siguiendo las restricciones como la orientación de los objetos y que estos no pueden estar dentro del otro. En este trabajo se hace un análisis comparativo entre tres metaheuríticas: el Algoritmo Genético Híbrido (AGH), el Algoritmo de Luciérnagas Discreto (ALD) y el Algoritmo de Colonia de Abejas Discreto (ACAD). Estas metehurísticas implementarán técnicas evolutivas. El problema de carga en un solo contenedor de tres dimensiones, es un problema complejo logístico y combinatorio clasificado como NP-Duro. Principalmente se enfoca en optimizar el espacio del contenedor para maximizar el volumen de ocupación del contenedor, siguiendo las restricciones como la orientación de los objetos y que estos no pueden estar dentro del otro. En este trabajo se hace un análisis comparativo entre tres metaheuríticas: el Algoritmo Genético Híbrido (AGH), el Algoritmo de Luciérnagas Discreto (ALD) y el Algoritmo de Colonia de Abejas Discreto (ACAD). Estas metehurísticas implementarán técnicas evolutivas. En la tesis se desarrolla un sistema generalizado para resolver problemas combinatorios, utilizando una codificación basada en orden para representar soluciones y operadores genéticos adaptados para trabajar en espacios discretos. Los resultados se evalúan en términos de aptitud, que mide la eficiencia del espacio utilizado, y el tiempo de procesamiento. Además de las contribuciones metodológicas, el estudio proporciona un conjunto de datos que pueden servir como base para futuras investigaciones en problemas combinatorios relacionados. Se identifican oportunidades para explorar otros enfoques, como la incorporación de redes neuronales o la hibridación con otras heurísticas, para extender la aplicabilidad de los métodos desarrollados.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría en Computación

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
MC_José_Nicolás_Agustín_García_Martínez_2025.pdfTesis1.85 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
MC_José_Nicolás_Agustín_García_Martínez_2025_c.pdf
  Restricted Access
Cesión de derechos591.72 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir  Request a copy


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons