Algoritmo mejorado basado en Kruskal y Prim que resuelve el problema del repartidor orientado a tiendas con almacén centralizado usando datos del Api Directions de Google
type: CreativeWork
description: La presente investigación tiene como principal objetivo resolver un tipo de problema de enrutamiento de vehículos. El problema se enfoca en couriers que realicen entregas a varios destinos. Se busca aplicar la teoría de grafos, tomando los destinos de las entregas como los nodos y el tiempo o la distancia como los vértices. Para resolverlo, se debe aplicar una forma de convertir ese grafo en un Árbol de Expansión Mínima. Por lo tanto, se realiza una comparación entre el algoritmo de Prim y una modificación del algoritmo de Kruskal ya que ambos permiten generar un Árbol de Expansión Mínima, el cual nos permite reducir el costo total de los vértices. La implementación de la solución consiste en una aplicación Node.js en la que se ingresar direcciones en coordenadas como muestras a un motor que permite crear la matriz de costos de un grafo, en el cual, los nodos equivalen a los destinos y el peso de los vértices, a la distancia entre cada destino. Dentro de este procesamiento se hace uso del recurso abierto en línea ‘Directions’ de Google, orientado al cálculo de rutas entre dos direcciones, del cual se registran las variables distancia y duración de los resultados. De esta manera, se continúa ingresando la matriz de costos como variable de entrada a cada algoritmo. Finalmente, se genera la lista de destinos donde el courier debe entregar pedidos en el orden óptimo. Para entender el impacto, se compara el costo total del orden óptimo generado por Kruskal y el orden en el que fue entregado originalmente. En cuatro de cada cinco muestras se encontró una mejora de 11% en promedio de los pesos totales del grafo que representa la matriz de costos, lo que nos indica que los distribuidores sí pueden reducir los costos de entrega.
abstract: La presente investigación tiene como principal objetivo resolver un tipo de problema de enrutamiento de vehículos. El problema se enfoca en couriers que realicen entregas a varios destinos. Se busca aplicar la teoría de grafos, tomando los destinos de las entregas como los nodos y el tiempo o la distancia como los vértices. Para resolverlo, se debe aplicar una forma de convertir ese grafo en un Árbol de Expansión Mínima. Por lo tanto, se realiza una comparación entre el algoritmo de Prim y una modificación del algoritmo de Kruskal ya que ambos permiten generar un Árbol de Expansión Mínima, el cual nos permite reducir el costo total de los vértices. La implementación de la solución consiste en una aplicación Node.js en la que se ingresar direcciones en coordenadas como muestras a un motor que permite crear la matriz de costos de un grafo, en el cual, los nodos equivalen a los destinos y el peso de los vértices, a la distancia entre cada destino. Dentro de este procesamiento se hace uso del recurso abierto en línea ‘Directions’ de Google, orientado al cálculo de rutas entre dos direcciones, del cual se registran las variables distancia y duración de los resultados. De esta manera, se continúa ingresando la matriz de costos como variable de entrada a cada algoritmo. Finalmente, se genera la lista de destinos donde el courier debe entregar pedidos en el orden óptimo. Para entender el impacto, se compara el costo total del orden óptimo generado por Kruskal y el orden en el que fue entregado originalmente. En cuatro de cada cinco muestras se encontró una mejora de 11% en promedio de los pesos totales del grafo que representa la matriz de costos, lo que nos indica que los distribuidores sí pueden reducir los costos de entrega.
author: Ruiz Landers, Franco Mauricio
language: spa
keywords: Algoritmos computacionales, Distribución comercial, Computer algorithms, Physical distribution of goods
license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
date published: 2023
date modified: 2026-07-24T02:49:55Z
provider: Universidad de Lima
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Lima

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.12724/19749