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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9442Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | García Martínez, José Nicolás Agustín | - |
| dc.creator | García Martínez, José Nicolás Agustín%1062336 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-03-12T01:01:23Z | - |
| dc.date.available | 2025-03-12T01:01:23Z | - |
| dc.date.issued | 2025-02-12 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9442 | - |
| dc.description | 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. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | Bin packing problem 3D, Algoritmos genéticos, Algoritmos bio-inspirados | es_MX |
| dc.title | Heurísticos con enfoque evolutivo y bioinspirados para el problema de carga en un solo contenedor (BPP3D) | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Magadán Salazar, Andrea%70430 | - |
| dc.folio | 1487 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| MC_José_Nicolás_Agustín_García_Martínez_2025.pdf | Tesis | 1.85 MB | Adobe PDF | View/Open |
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