Algoritmos de zonificación para recolección de residuos

Autores
Bianchetti, Marcelo Luis
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Marenco, Javier Leonardo
Koch, Ivo Valerio
Descripción
La programación de los aspectos logísticos de la recolección de residuos urbanos involucra una serie de problemas de optimización combinatoria de difícil resolución en la práctica. Problemas típicos que aparecen en este contexto son la definición de la flota de camiones para realizar la recolección, la zonificación del área a recorrer (de modo tal que cada camión recorre una zona) y la optimización del recorrido de cada camión en función de consideraciones de tránsito y desgaste de los vehículos. En esta tesis se propone el estudio del segundo de estos problemas, analizando algoritmos heurísticos para la partición del área a recolectar en zonas. Dados (a) el mapa de la ciudad que se debe recolectar, representado por un grafo mixto G = (V, E, A) cuyos vértices representan las esquinas, cuyas aristas (conjunto E) especifican las cuadras de doble mano y cuyos arcos (conjunto A) especifican las cuadras de una mano, (b) una estimaci ́on de la cantidad de residuos promedio a recolectar en cada cuadra y (c) la cantidad k y capacidad máxima de los vehículos de recolección, el problema consiste en particionar el grafo G en k zonas conexas de modo tal que los residuos a recolectar en cada zona no tengan mucha dispersión, y la distancia total de recolección sea la menor posible. Es habitual solicitar como requerimiento adicional que cada zona tenga un contorno sencillo, para ser f ́acilmente recordada por los conductores de los vehículos de recolección. Este problema es NP-hard, y en trabajos previos de la literatura ha demostrado ser muy difícil de resolver en la práctica. Por este motivo, se estudia en esta tesis este problema por medio de algoritmos heurísticos. Luego los resultados se aplican a los datos de la ciudad de San Miguel de Tucumán, con el objetivo de proponer una zonificación alternativa a la actual.
Fil: Bianchetti, Marcelo Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
PLE
CPP
ZONIFICACION
RECOLECCION
RESIDUOS
URBANISMO
OPTIMIZACION
COMBINATORIA
CAMIONES
HEURISTICAS
PARTICION
AREA
GRAFO
MIXTO
CONTORNO
SAN MIGUEL DE TUCUMAN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
OAI Identificador
seminario:seminario_nCOM000438_Bianchetti
Acceder
id BDUBAFCEN_abc7d2f913153299e5348715ea2f48c3
oai_identifier_str seminario:seminario_nCOM000438_Bianchetti
network_acronym_str BDUBAFCEN
repository_id_str 1896
network_name_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
spelling Algoritmos de zonificación para recolección de residuosBianchetti, Marcelo LuisPLECPPZONIFICACIONRECOLECCIONRESIDUOSURBANISMOOPTIMIZACIONCOMBINATORIACAMIONESHEURISTICASPARTICIONAREAGRAFOMIXTOCONTORNOSAN MIGUEL DE TUCUMANLa programación de los aspectos logísticos de la recolección de residuos urbanos involucra una serie de problemas de optimización combinatoria de difícil resolución en la práctica. Problemas típicos que aparecen en este contexto son la definición de la flota de camiones para realizar la recolección, la zonificación del área a recorrer (de modo tal que cada camión recorre una zona) y la optimización del recorrido de cada camión en función de consideraciones de tránsito y desgaste de los vehículos. En esta tesis se propone el estudio del segundo de estos problemas, analizando algoritmos heurísticos para la partición del área a recolectar en zonas. Dados (a) el mapa de la ciudad que se debe recolectar, representado por un grafo mixto G = (V, E, A) cuyos vértices representan las esquinas, cuyas aristas (conjunto E) especifican las cuadras de doble mano y cuyos arcos (conjunto A) especifican las cuadras de una mano, (b) una estimaci ́on de la cantidad de residuos promedio a recolectar en cada cuadra y (c) la cantidad k y capacidad máxima de los vehículos de recolección, el problema consiste en particionar el grafo G en k zonas conexas de modo tal que los residuos a recolectar en cada zona no tengan mucha dispersión, y la distancia total de recolección sea la menor posible. Es habitual solicitar como requerimiento adicional que cada zona tenga un contorno sencillo, para ser f ́acilmente recordada por los conductores de los vehículos de recolección. Este problema es NP-hard, y en trabajos previos de la literatura ha demostrado ser muy difícil de resolver en la práctica. Por este motivo, se estudia en esta tesis este problema por medio de algoritmos heurísticos. Luego los resultados se aplican a los datos de la ciudad de San Miguel de Tucumán, con el objetivo de proponer una zonificación alternativa a la actual.Fil: Bianchetti, Marcelo Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesMarenco, Javier LeonardoKoch, Ivo Valerio2015-07-08info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000438_Bianchettispainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/arreponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCEN2025-10-16T09:31:14Zseminario:seminario_nCOM000438_BianchettiInstitucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962025-10-16 09:31:15.566Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
title Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
spellingShingle Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
Bianchetti, Marcelo Luis
PLE
CPP
ZONIFICACION
RECOLECCION
RESIDUOS
URBANISMO
OPTIMIZACION
COMBINATORIA
CAMIONES
HEURISTICAS
PARTICION
AREA
GRAFO
MIXTO
CONTORNO
SAN MIGUEL DE TUCUMAN
title_short Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
title_full Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
title_fullStr Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
title_full_unstemmed Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
title_sort Algoritmos de zonificación para recolección de residuos
dc.creator.none.fl_str_mv Bianchetti, Marcelo Luis
author Bianchetti, Marcelo Luis
author_facet Bianchetti, Marcelo Luis
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Marenco, Javier Leonardo
Koch, Ivo Valerio
dc.subject.none.fl_str_mv PLE
CPP
ZONIFICACION
RECOLECCION
RESIDUOS
URBANISMO
OPTIMIZACION
COMBINATORIA
CAMIONES
HEURISTICAS
PARTICION
AREA
GRAFO
MIXTO
CONTORNO
SAN MIGUEL DE TUCUMAN
topic PLE
CPP
ZONIFICACION
RECOLECCION
RESIDUOS
URBANISMO
OPTIMIZACION
COMBINATORIA
CAMIONES
HEURISTICAS
PARTICION
AREA
GRAFO
MIXTO
CONTORNO
SAN MIGUEL DE TUCUMAN
dc.description.none.fl_txt_mv La programación de los aspectos logísticos de la recolección de residuos urbanos involucra una serie de problemas de optimización combinatoria de difícil resolución en la práctica. Problemas típicos que aparecen en este contexto son la definición de la flota de camiones para realizar la recolección, la zonificación del área a recorrer (de modo tal que cada camión recorre una zona) y la optimización del recorrido de cada camión en función de consideraciones de tránsito y desgaste de los vehículos. En esta tesis se propone el estudio del segundo de estos problemas, analizando algoritmos heurísticos para la partición del área a recolectar en zonas. Dados (a) el mapa de la ciudad que se debe recolectar, representado por un grafo mixto G = (V, E, A) cuyos vértices representan las esquinas, cuyas aristas (conjunto E) especifican las cuadras de doble mano y cuyos arcos (conjunto A) especifican las cuadras de una mano, (b) una estimaci ́on de la cantidad de residuos promedio a recolectar en cada cuadra y (c) la cantidad k y capacidad máxima de los vehículos de recolección, el problema consiste en particionar el grafo G en k zonas conexas de modo tal que los residuos a recolectar en cada zona no tengan mucha dispersión, y la distancia total de recolección sea la menor posible. Es habitual solicitar como requerimiento adicional que cada zona tenga un contorno sencillo, para ser f ́acilmente recordada por los conductores de los vehículos de recolección. Este problema es NP-hard, y en trabajos previos de la literatura ha demostrado ser muy difícil de resolver en la práctica. Por este motivo, se estudia en esta tesis este problema por medio de algoritmos heurísticos. Luego los resultados se aplican a los datos de la ciudad de San Miguel de Tucumán, con el objetivo de proponer una zonificación alternativa a la actual.
Fil: Bianchetti, Marcelo Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
description La programación de los aspectos logísticos de la recolección de residuos urbanos involucra una serie de problemas de optimización combinatoria de difícil resolución en la práctica. Problemas típicos que aparecen en este contexto son la definición de la flota de camiones para realizar la recolección, la zonificación del área a recorrer (de modo tal que cada camión recorre una zona) y la optimización del recorrido de cada camión en función de consideraciones de tránsito y desgaste de los vehículos. En esta tesis se propone el estudio del segundo de estos problemas, analizando algoritmos heurísticos para la partición del área a recolectar en zonas. Dados (a) el mapa de la ciudad que se debe recolectar, representado por un grafo mixto G = (V, E, A) cuyos vértices representan las esquinas, cuyas aristas (conjunto E) especifican las cuadras de doble mano y cuyos arcos (conjunto A) especifican las cuadras de una mano, (b) una estimaci ́on de la cantidad de residuos promedio a recolectar en cada cuadra y (c) la cantidad k y capacidad máxima de los vehículos de recolección, el problema consiste en particionar el grafo G en k zonas conexas de modo tal que los residuos a recolectar en cada zona no tengan mucha dispersión, y la distancia total de recolección sea la menor posible. Es habitual solicitar como requerimiento adicional que cada zona tenga un contorno sencillo, para ser f ́acilmente recordada por los conductores de los vehículos de recolección. Este problema es NP-hard, y en trabajos previos de la literatura ha demostrado ser muy difícil de resolver en la práctica. Por este motivo, se estudia en esta tesis este problema por medio de algoritmos heurísticos. Luego los resultados se aplican a los datos de la ciudad de San Miguel de Tucumán, con el objetivo de proponer una zonificación alternativa a la actual.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-07-08
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000438_Bianchetti
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000438_Bianchetti
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron:UBA-FCEN
reponame_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
collection Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname_str Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron_str UBA-FCEN
institution UBA-FCEN
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
repository.mail.fl_str_mv ana@bl.fcen.uba.ar
_version_ 1846142866357747712
score 12.712165

Publicaciones similares