investigacion cientifica
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Javier Gamboa Cruzado
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMERICA)
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL
E.A.P. DE INGENIERIA INDUSTRIAL
“Aplicación de los Algoritmos Genéticos
al Problema del Agente Viajero para la
fiscalización de los Comités Partidarios en
el ONPE”
TESIS PARA OPTAR EL GRADO ACADÉMICO DE
INGENIERO INDUSTRIAL
Presentado por:
Triple XXX
Lima – Perú
2013
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Javier Gamboa Cruzado
DEDICATORIA
A mis padres por ser
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Javier Gamboa Cruzado
INTRODUCCIÓN
En los momentos actuales, las organizaciones, independientemente de su
tamaño y del sector de actividad, han de hacer frente a un mundo
globalizado en los que han de conciliar la satisfacción de sus clientes con la
eficiencia económica de sus actividades.
La Oficina Nacional de Registros Electorales u ONPE, es una
institución que está inmersa en un proceso de mejora continua de sus
procesos, lo que permite brindar un servicio de calidad a los clientes
externos que solicitan la inscripción de su Organización Política, y es por ello
que hace uso de técnicas de la Investigación de Operaciones o IO.
El campo de la aplicación de las técnicas de la IO es muy amplio, y su
importancia de su aplicación radica en la necesidad cada vez más exigente
de la asignación óptima de los recursos.
El propósito de la presente investigación, es establecer las rutas de
desplazamiento de los fiscalizadores asignados al ONPE a los distintos
puntos del país en el menor tiempo posible, lo que se verá reflejado en la
eficiencia del recurso humano y la eficacia para la organización.
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TABLA DE CONTENIDOS
DEDICATORIA ii
INTRODUCCION iii
INTRODUCCIÓN iv
CAPÍTULO I
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.1 ANTECEDENTES Y FORMULACION DEL PROBLEMA
1.1.1 ANTECEDENTES 01
1.1.2 FORMULACION DEL PROBLEMA 03
1.2 OBJETIVOS DEL ESTUDIO 03
1.2.1 OBJETIVO GENERAL 03
1.2.2 OBJETIVO ESPECIFICO 04
1.3 JUSTIFICACION E IMPORTANCIA DEL ESTUDIO 04
1.4 HIPOTESIS Y VARIABLES 05
1.5 ALCANCES Y LIMITACIONES 07
CAPÍTULO II
MARCO TEORICO Y CONCEPTUAL
2.1 INVESTIGACIONES RELACIONADAS CON EL ESTUDIO 08
2.2 BASES TEORICO-CIENTÍFICAS 11
2.2.1 CONCEPTOS EN OPTIMIZACIÓN 11
2.2.2 COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL 13
2.2.3 SOLUCIONES APROXIMADAS 16
2.2.4 METODOS METAHEURISTICOS 19
2.2.5 ALGORITMOS GENETICOS 27
2.2.5.1 CONCEPTOS BASICOS 27
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2.2.5.2 GA APLICADO A TSP 32
2.3 DEFINICIONES DE TERMINOS BASICOS 38
2.4 PRESENTACION Y DESARROLLO DE LOS MODELOS 42
CAPÍTULO III
ANALISIS SITUACIONAL Y RESULTADOS RELEVANTES
3.1 ANALISIS DE LA SITUACION ACTUAL 45
3.2 DESCRIPCION DEL PROBLEMA 49
3.3 FORMULACIÓN DEL MODELO 51
3.4 SOLUCIÓN DEL MODELO 55
3.5 ANALISIS E INTERPRETACION DE RESULTADOS 63
CAPÍTULO IV
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
4.1 CONCLUSIONES 65
4.2 RECOMENDACIONES 65
REFERENCIA BIBLIOGRÁFICAS 67
ANEXOS 70
Anexo I : Distancias 70
Anexo II: Reporte del software 71
Anexo III: Programa GA en 74
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CAPÍTULO I
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.1 ANTECEDENTES Y FORMULACION DEL PROBLEMA
1.1.1 Antecedentes
La explosión combinatoria, es uno de los problemas computacionales a
resolver en optimización combinatoria. Esta aparece en situaciones donde las
elecciones están compuestas secuencialmente, es decir, dado un conjunto de
elementos se pueden obtener diferentes arreglos ordenados de estos,
permitiendo una vasta cantidad de posibilidades. Situaciones de este tipo
ocurren en problemas de manejo de inventarios, diseño de circuitos integrados,
inversión financiera, etc.
Una característica recurrente en los problemas de optimización
combinatoria es el hecho de que son muy "fáciles" de entender y de enunciar,
pero generalmente son "difíciles" de resolver. Podría pensarse que la solución
de un problema de optimización combinatoria se restringe únicamente a buscar
de manera exhaustiva el valor máximo o mínimo en un conjunto finito de
posibilidades y que usando una computadora muy veloz, el problema carecería
de interés matemático, sin pensar por un momento, en el tamaño de este
conjunto.
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Los intentos por tratar con el problema de la explosión combinatoria han
encontrado muchos obstáculos. Por ejemplo, no es suficiente contar con un
"conocimiento experto" para manejarlos de manera efectiva, de igual manera
no es suficiente confiar en el poder computacional de alta velocidad de las
actuales computadoras. Algunos problemas clásicos donde la explosión
combinatoria prevalece, muestran que un intento por generar todas las
alternativas relevantes por computadora no es una tarea factible.
Esto ocurre con el problema del agente viajero o TSP (por sus siglas en
inglés, Traveling Salesman Problem), en el cual se tiene que salir de un lugar y
regresar al mismo, después de haber visitado (con costo mínimo de viaje)
todas los demás lugares, si se tienen n ciudades en total que recorrer entonces
existen (n-1)! soluciones factibles, lo que resulta impráctico.
El TSP es uno de los problemas más famosos y complejos de la ciencia
de la computación y ha sido abordado por varias ramas de la ingeniería y por
distintas razones, su principal aplicación es la de rutear desde distintas
perspectivas, ya sea un proceso que lleva una secuencia específica o una
distribución de carácter logístico en la que intervienen elementos del transporte,
buscando la mejor ruta posible con criterios de economía en distancia, tiempo o
en costo.
Proveer soluciones contribuye a mejorar tareas y procesos en distintos
ámbitos, científicos e industriales, proponiendo alternativas para el mejor uso
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de los recursos. Disciplinas que abordan este tema son la investigación de
operaciones y disciplinas en la ciencia de la computación como algoritmia y
teoría de grafos.
1.1.2 Formulación del problema
La correcta valoración del cliente y la permanente búsqueda de la satisfacción
de sus necesidades y expectativas, permite asumir el cambio cultural necesario
para afrontar con éxito los actuales y futuros desafíos.
El sistema de fiscalización de los Comités de las Organizaciones
Políticas, está constituido por el personal fiscalizador de la Oficina Nacional de
Procesos Elecciones o ONPE, y se encarga de la atención a los Comités
partidarios en el marco del Procedimiento de Inscripción.
El conocimiento de los tiempos de desplazamiento, es importante puesto
que una correcta secuenciación de la visita o tours, conduce a una planeación
realista sujeta a la restricción del tiempo, mejorando así la eficacia en el
servicio.
¿Por qué la aplicación de los Algoritmo genéticos al Problema del
Agente Viajero para la fiscalización de los Comités Partidarios en el ONPE,
permitirá minimizar el tiempo total del desplazamiento de las visitas?
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1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo general
La presente investigación pretende dar solución al problema de elegir la ruta
óptima que minimice el tiempo de desplazamiento del personal de fiscalización
de los Comités Partidarios de las Organizaciones Públicas.
1.2.2 Objetivos específicos
Los objetivos específicos que se plantean son:
Investigar desde los Algoritmos Genéticos, las propuestas de modelos
que dan respuesta al Problema del Agente Viajero.
Establecer las rutas óptimas de desplazamiento a seguir por el
personal fiscalizador del JNE.
Determinar en qué medida el adecuado empleo de los Algoritmos
Genéticos o GA permite contar con una solución computacional para
dar rápidas respuestas a las operaciones financieras.
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