Diseño de un algoritmo para determinar la estrategia de almacenamiento y programación de manipulación de contenedores en terminales marítimos
Debido a las grandes cantidades de carga que se manejan actualmente en la industria, al dinamismo de la economía y al bajo costo del transporte marítimo; este medio de transporte es el más utilizado para el comercio internacional. Sin embargo, los puertos exigen un alto nivel de complejidad tanto en...
- Autores:
-
Garzón Jiménez, Karen Andrea
Manrique Parra, María Camila
Peña Vargas, Paola Andrea
Román Beltrán, Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/36338
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/36338
- Palabra clave:
- Logística portuaria
Manipulación de contenedores
Posición estratégica
Búsqueda tabú
Algoritmo genético
Simulación
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Strategic position
Tabu search
Genetic algorithm
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Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
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Debido a las grandes cantidades de carga que se manejan actualmente en la industria, al dinamismo de la economía y al bajo costo del transporte marítimo; este medio de transporte es el más utilizado para el comercio internacional. Sin embargo, los puertos exigen un alto nivel de complejidad tanto en gestión logística cómo de infraestructura, de igual manera es necesario mencionar el alto nivel de complejidad en las actividades y toma de decisiones dentro del mismo. En tal sentido, este documento tiene como objetivo plantear una solución a la manipulación de contenedores desde el momento en el que son descargados del buque, hasta que son asignados en una posición estratégica de almacenamiento, permitiendo reducir los grandes tiempos de espera tanto para un buque como para un camión, que en términos económicos son bastante representativos. Este estudio propone el diseño de dos metaheurísticas Búsqueda Tabú y Algoritmo Genético con el fin de obtener la adecuada estrategia de almacenamiento de contenedores dentro de un puerto marítimo. El resultado obtenido en ambas metaheurísticas fue comparado con el propósito de encontrar el menor tiempo total del sistema, y lograr medir el rendimiento de los modelos propuestos. Adicionalmente se diseñó un modelo de simulación para comprender el comportamiento del sistema, evaluar el desempeño de las dos metaheurísticas creadas, comparando sus resultados. Mediante el modelo de simulación creado se representó un escenario de método LIFO el cual es un ejemplo de cómo se trasladan los contenedores en un puerto marítimo. Una vez obtenido el resultado que arrojo la solución inicial propuesta, se procedió a comparar esté con la representación LIFO. Se concluye que la solución inicial mejora en un 22% el tiempo total del escenario simulado. Comparando los resultados arrojados por las dos metaheurísticas, se obtuvo un 0,25% de mejora en el tiempo total, de la metaheurística búsqueda Tabú frente al Algoritmo Genético. Finalmente, se verifico que el algoritmo que representa un menor tiempo mejora en un 1,56% la solución inicial propuesta, Aportando como solución propuesta en un total de 23,56% de mejora contra el método LIFO. Es importante resaltar que los tiempos de operación de las actividades para los diferentes equipos de un puerto fueron los reportados en la literatura. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rincón Garcia, NicolásGarzón Jiménez, Karen AndreaManrique Parra, María CamilaPeña Vargas, Paola AndreaRomán Beltrán, Daniela2018-09-03T13:49:11Z2020-04-16T17:00:38Z2018-09-03T13:49:11Z2020-04-16T17:00:38Z2017http://hdl.handle.net/10554/36338instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coDebido a las grandes cantidades de carga que se manejan actualmente en la industria, al dinamismo de la economía y al bajo costo del transporte marítimo; este medio de transporte es el más utilizado para el comercio internacional. Sin embargo, los puertos exigen un alto nivel de complejidad tanto en gestión logística cómo de infraestructura, de igual manera es necesario mencionar el alto nivel de complejidad en las actividades y toma de decisiones dentro del mismo. En tal sentido, este documento tiene como objetivo plantear una solución a la manipulación de contenedores desde el momento en el que son descargados del buque, hasta que son asignados en una posición estratégica de almacenamiento, permitiendo reducir los grandes tiempos de espera tanto para un buque como para un camión, que en términos económicos son bastante representativos. Este estudio propone el diseño de dos metaheurísticas Búsqueda Tabú y Algoritmo Genético con el fin de obtener la adecuada estrategia de almacenamiento de contenedores dentro de un puerto marítimo. El resultado obtenido en ambas metaheurísticas fue comparado con el propósito de encontrar el menor tiempo total del sistema, y lograr medir el rendimiento de los modelos propuestos. Adicionalmente se diseñó un modelo de simulación para comprender el comportamiento del sistema, evaluar el desempeño de las dos metaheurísticas creadas, comparando sus resultados. Mediante el modelo de simulación creado se representó un escenario de método LIFO el cual es un ejemplo de cómo se trasladan los contenedores en un puerto marítimo. Una vez obtenido el resultado que arrojo la solución inicial propuesta, se procedió a comparar esté con la representación LIFO. Se concluye que la solución inicial mejora en un 22% el tiempo total del escenario simulado. Comparando los resultados arrojados por las dos metaheurísticas, se obtuvo un 0,25% de mejora en el tiempo total, de la metaheurística búsqueda Tabú frente al Algoritmo Genético. Finalmente, se verifico que el algoritmo que representa un menor tiempo mejora en un 1,56% la solución inicial propuesta, Aportando como solución propuesta en un total de 23,56% de mejora contra el método LIFO. Es importante resaltar que los tiempos de operación de las actividades para los diferentes equipos de un puerto fueron los reportados en la literatura.Since the rapid growing of the economy and globalization, industry is searching for more efficient types of transportation. Because of a low-cost shipping (compared to air freight) and size restrictions, ocean freight shipping is the most common way of imports transportation. Nevertheless, ports logistics and infrastructure represent an obstacle due to operational and high-risk decisions complexity. That said, the objective of the following document is to present an operational solution of the cargo from the moment it is on the boat until they are stored in a strategic position. As a result of this solution, cargo downtime and cargo truck wait time will be reduced considerably. This improvement will deliver big economic savings to all the parties and operation will be more efficient. This study will evaluate two different metaheuristics: Tabu Search (TS) and Genetic Algorithm (GA) in order to propose the best storage strategy in a port. Results of both metaheuristics will be compared evaluating performance and identifying the minor downtime of both proposals. A modeled simulation created, represent a LIFO method to simulate how cargos will be moved in the port. After simulation LIFO method and the original proposal results were compared to demonstrate if the proposal will reduce cargo downtime. As a result, proposal achieved a 22% down time reduction. Comparing both metaheuristics results demonstrate that Tabu Search (TS) have a 0.25%-time reduction versus Genetic Algorithm (GA). Finally, Tabu Search (TS) proposal presents a 1,56% time reductions versus original proposal. Comparing this results with LIFO method we conclude that our proposal improves wait time / downtime around 23,56%.Ingeniero (a) IndustrialPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaLogística portuariaManipulación de contenedoresPosición estratégicaBúsqueda tabúAlgoritmo genéticoSimulaciónPort LogisticCargoStrategic positionTabu searchGenetic algorithmSimulationIngeniería industrial - Tesis y disertaciones académicasLogística en los negociosContenedoresTerminales marítimosDiseño de un algoritmo para determinar la estrategia de almacenamiento y programación de manipulación de contenedores en terminales marítimosTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisLICENSElicense.txttext/plain2603http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/1/license.txt2070d280cc89439d983d9eee1b17df53MD51open accessTHUMBNAILGarzonJimenezKarenAndrea2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5816http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/2/GarzonJimenezKarenAndrea2017.pdf.jpg23be1f331341827b4ee869a044e05419MD52open accessGarzonJimenezKarenAndrea2017_cartas.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6538http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/3/GarzonJimenezKarenAndrea2017_cartas.pdf.jpg543e1ae761bcf5e752615a497ad22f20MD53open accessORIGINALGarzonJimenezKarenAndrea2017.pdfDocumentoapplication/pdf1210284http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/4/GarzonJimenezKarenAndrea2017.pdfe008a66c819167d0cf6469a4f8908a6cMD54open accessGarzonJimenezKarenAndrea2017_cartas.pdfCartasapplication/pdf4000277http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/5/GarzonJimenezKarenAndrea2017_cartas.pdfc9cb1ed464d6f103947b29df706fb422MD55metadata only accessAnexos.rarAnexoapplication/rar2836354http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/36338/6/Anexos.rar1ac3be751853bc90a8a6558daeceebc2MD56open access10554/36338oai:repository.javeriana.edu.co:10554/363382022-05-03 09:30:12.703Repositorio Institucional - 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