Efectuar un modelo para el sistema de Transmilenio S.A. en la ciudad de Bogotá el cual se optimicen los tiempos en los recorridos bajo un modelo heurístico.
En resumen, el principal problema del sistema BRT en Bogotá no es la cantidad de buses que se envían a las diferentes estaciones sino el gran conjunto de rutas que utiliza la entidad para movilizar a las masas. En primer lugar, a mayor número de rutas es menor la cantidad de buses que se pueden asig...
- Autores:
-
Ramírez Morales, Juan Sebastián
Avila Pérez, Juan Miguel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Heuristica
Investigación de operaciones
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En resumen, el principal problema del sistema BRT en Bogotá no es la cantidad de buses que se envían a las diferentes estaciones sino el gran conjunto de rutas que utiliza la entidad para movilizar a las masas. En primer lugar, a mayor número de rutas es menor la cantidad de buses que se pueden asignar a cada recorrido, porque el resto de la flota está distribuido entre las diferentes rutas. Entre ellas, existen viajes que exceden el límite de 160 pasajeros en el caso de un articulado, así como también hay viajes que están muy por debajo de la capacidad del articulado |
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Trujillo Vélez, Emiro AlbertoRamírez Morales, Juan SebastiánAvila Pérez, Juan Miguel2022-03-01T12:34:32Z2022-03-01T12:34:32Z2022-02-01https://hdl.handle.net/20.500.12494/44062Ramirez Morales, J. S. y Ávila Pérez, J. M. (2021). Efectuar un modelo para el sistema de Transmilenio S.A. en la ciudad de Bogotá el cual se optimicen los tiempos en los recorridos bajo un modelo heurístico. [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC. http://hdl.handle.net/20.500.12494/44062En resumen, el principal problema del sistema BRT en Bogotá no es la cantidad de buses que se envían a las diferentes estaciones sino el gran conjunto de rutas que utiliza la entidad para movilizar a las masas. En primer lugar, a mayor número de rutas es menor la cantidad de buses que se pueden asignar a cada recorrido, porque el resto de la flota está distribuido entre las diferentes rutas. Entre ellas, existen viajes que exceden el límite de 160 pasajeros en el caso de un articulado, así como también hay viajes que están muy por debajo de la capacidad del articulado1.Planteamiento del problema. -- 1.2.Descripción del problema. -- 1.3.Formulación del problema. -- 2.Justificación. -- 3.Objetivos. -- 3.1. Objetivo General. -- 3.2. Objetivo Específico. -- 4.Delimitación del Proyecto. -- 4.1. Delimitación Temática. -- 4.2. Delimitación Espacial. -- 5.Marco Referencial. -- 5.1.Marco Teórico. -- 5.2. Marco Conceptual. -- Python:. -- 5.3. Marco Legal. -- 5.3.1. Documento Conpes 3093 De 2000. -- 5.3.2. Documento Conpes 3677 De 2010. -- 5.3.3. Documento Conpes 3681 De 2010. -- 6.Diseño Metodológico. -- 6.1 Tipo de Investigación. -- 6.2 Metodología. -- 6.2.1Recopilar información a través de una revisión literaria sobre los algoritmos de ruteo para los vehículos aplicado al sistema de Transmilenio. -- 6.2.2Identificar el algoritmo que se ajuste a la optimización para el ruteo de vehículos aplicados al sistema de Transmilenio. -- 6.2.3Desarrollar el algoritmo mediante la simulación que resuelva el problema de ruteo utilizando el software Python. -- 6.3Técnicas para la Recolección de información. -- 7.Desarrollo de la Metodología. -- 7.1. Recopilar información a través de una revisión literaria sobre los algoritmos de ruteo para los vehículos aplicado al sistema de Transmilenio. -- 7.1.1. Análisis exploratorio. -- •Espacio en el tiempo. -- •Demanda. -- •Simetría en las rutas. -- •Transbordos. -- 7.2. Identificar el algoritmo que se ajuste a la optimización para el ruteo de vehículos aplicados al sistema de Transmilenio.. -- 7.2.1. Identificación. -- •Algoritmo Ruta más Corta. -- •Travelling Salesman Problem. -- •Algoritmo con Ventanas de Tiempo. -- 7.2.2. Planteamiento matemático. -- •Variables. -- •Desarrollo. -- •Primer Criterio. -- •Segundo Criterio. -- •Tercer Criterio. -- 7.2.2.1. Matriz Origen Destino. -- 7.2.2.2. Matriz Flujo de Usuarios. -- 7.3. Desarrollar el algoritmo mediante la simulación que resuelva el problema de ruteo utilizando el software Python.. -- 7.3.1. Desarrollo Python. -- 7.3.2. Código. -- 7.3.3. Resultados. -- 8.Conclusiones. -- 9.Cronograma. -- 10.Recursos y Presupuestos. -- I.Anexo 1. -- II.Introducción Escritura Python. -- A.Funciones. -- III.Variables. -- IV.Operadores. -- V.Colecciones. -- VI.Condicionales. -- VII.Ciclos o Bucles. -- 11.Bibliografía. --juans.ramirezm@campusucc.edu.cojuan.avilap@campusucc.edu.co74 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingeniería, Ingeniería Industrial, BogotáIngeniería ElectrónicaBogotáTransmilenioHeuristicaInvestigación de operacionesTG 2021 IEL 44062Efectuar un modelo para el sistema de Transmilenio S.A. en la ciudad de Bogotá el cual se optimicen los tiempos en los recorridos bajo un modelo heurístico.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribucióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ArcGis PRO. (6 de 10 de 2021). esri.com. 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