Diagnóstico y diseño de un modelo de simulación de trasporte para la ruta UAN Villavicencio
This work performs a design of simulated routes in the Monte Carlo method recognizing the demand distribution and the cumulative probability distribution of the demand, tabulating this information and is represented by means of a network diagram taking into account the times and distances for the pr...
- Autores:
-
Cubides Díaz, Jeisson Stiven
Rincón Pérez, Miguel Ángel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/8645
- Acceso en línea:
- http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8645
- Palabra clave:
- Simulación de Montecarlo
Optimización
Restricciones
Capacidad
T41.22 C962d
Monte Carlo Simulation
Optimization
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Capacity
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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This work performs a design of simulated routes in the Monte Carlo method recognizing the demand distribution and the cumulative probability distribution of the demand, tabulating this information and is represented by means of a network diagram taking into account the times and distances for the provision of service of the Academic Route at the Antonio Nariño University in each semester, through calculations in the arrival times assigned by the area of University Welfare, The current route is a circuit starting from the center of the city of Villavicencio to the Antonio Nariño University and for the return of the service users it starts from the Antonio Nariño University to the center of the city of Villavicencio. The different scenarios that were proposed were compared to keep in mind the different access routes and alternatives during the routes, obtaining a performance in the coverage of new communes in the city of Villavicencio determined by time and distance, to know the route of less time and distance or more time and distance Solver was used, proposing for each case, an objective function, variables such as the number of students who use this route, the location within the different areas of the city of Villavicencio and the time set per route obtaining restrictions were determined. In the first phase of development, data collection for the semester 2022 - 1 is carried out to recognize the number of users providing the service according to each schedule, specifically in the routes of arrival at the University, where the schedule of greater and lesser flow is identified, it is observed that the frequency generates a random dispersion, proving that the capacity of the current route is 25 users according to the information collected, meeting the demand. In the second phase, the statistical variables that intervene in the logistic operation of the University Route are identified, such as the established schedules, the number of users per route from the IX communities, taking into account the time and distance of the route to the university. In the third phase, a design simulation was developed by means of the Monte Carlo method, obtaining the annual random behavior of the demand, then the mathematical model was developed, where the objective function, restrictions and variables are taken into account, thus representing the different VRP scenarios in the network diagrams, locating nodes in different communities and arcs determined by time and distance, in which Solver is applied, carrying out an analysis to find the value (minimum or maximum). Keywords: Model, Monte Carlo Simulation, Demand, Optimization, Restrictions, Varing, Ability, Probability, Alternatives. |
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Paguay, J. L. (2020). Estudio de teoría de colas en el área de información de la dirección de m movilidad tránsito y transporte del GADM Riobamba. Ecuador: Universidad Nacional de Chimborazo. Bedoya, P. A. (2020). Propuesta de ruteo de vehículos aplicado a una empresa de rutas escolares en Bogotá D.C. Bogota D.C: Universidad de LaSalle. Morales, J. L. (2020). Modelo de ruteo dinámico para la operación de transporte de valores. Bogota: Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Bernal, A. &. (2019). Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A. Bucaramanga: Universidad Autónoma de Bucaramanga. Benites, J. E. (2019). Teoría de colas para la reducción del tiempo de ciclo de los ascensores de la torre principal de una universidad privada, Lima 2019. Lima: Universidad tecnologica del Perú. Correa, J. A. (2019). Diseño de rutas escolares considerado elementos sociales. Zarzal: Universidad del Valle. Hernández, L. A. (2019). Propuesta de un modelo de optimización de rutas para supervisión de puntos de venta. Bogota: Universidad Jorge Tadeo Lozano. Collazos, G. A. (2019). Propuesta de diseño de un sistema de transporte escolar para colegios públicos de la ciudad de Huanta, Ayacucho. Lima: Universidad San Ignacio de Loyola. Zamora, C. D. (2019). Propuesta de ruteo para vehículos de carga en la distribución de productos en la empresa LA EMPRETRIZ S.A.S. Bogota: Universitaria Agustiniana. Salinas, C. &. (2018). Optimización modelo de transporte. Universidad Católica de Valparaíso. |
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Modelo óptimo del plan de rodamiento del centro operativo Barranquilla en temporada baja de Expreso Brasilia S.A. Bucaramanga: Universidad Autónoma de Bucaramanga.Benites, J. E. (2019). Teoría de colas para la reducción del tiempo de ciclo de los ascensores de la torre principal de una universidad privada, Lima 2019. Lima: Universidad tecnologica del Perú.Correa, J. A. (2019). Diseño de rutas escolares considerado elementos sociales. Zarzal: Universidad del Valle.Hernández, L. A. (2019). Propuesta de un modelo de optimización de rutas para supervisión de puntos de venta. Bogota: Universidad Jorge Tadeo Lozano.Collazos, G. A. (2019). Propuesta de diseño de un sistema de transporte escolar para colegios públicos de la ciudad de Huanta, Ayacucho. Lima: Universidad San Ignacio de Loyola.Zamora, C. D. (2019). Propuesta de ruteo para vehículos de carga en la distribución de productos en la empresa LA EMPRETRIZ S.A.S. Bogota: Universitaria Agustiniana.Salinas, C. &. (2018). Optimización modelo de transporte. Universidad Católica de Valparaíso.instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/This work performs a design of simulated routes in the Monte Carlo method recognizing the demand distribution and the cumulative probability distribution of the demand, tabulating this information and is represented by means of a network diagram taking into account the times and distances for the provision of service of the Academic Route at the Antonio Nariño University in each semester, through calculations in the arrival times assigned by the area of University Welfare, The current route is a circuit starting from the center of the city of Villavicencio to the Antonio Nariño University and for the return of the service users it starts from the Antonio Nariño University to the center of the city of Villavicencio. The different scenarios that were proposed were compared to keep in mind the different access routes and alternatives during the routes, obtaining a performance in the coverage of new communes in the city of Villavicencio determined by time and distance, to know the route of less time and distance or more time and distance Solver was used, proposing for each case, an objective function, variables such as the number of students who use this route, the location within the different areas of the city of Villavicencio and the time set per route obtaining restrictions were determined. In the first phase of development, data collection for the semester 2022 - 1 is carried out to recognize the number of users providing the service according to each schedule, specifically in the routes of arrival at the University, where the schedule of greater and lesser flow is identified, it is observed that the frequency generates a random dispersion, proving that the capacity of the current route is 25 users according to the information collected, meeting the demand. In the second phase, the statistical variables that intervene in the logistic operation of the University Route are identified, such as the established schedules, the number of users per route from the IX communities, taking into account the time and distance of the route to the university. In the third phase, a design simulation was developed by means of the Monte Carlo method, obtaining the annual random behavior of the demand, then the mathematical model was developed, where the objective function, restrictions and variables are taken into account, thus representing the different VRP scenarios in the network diagrams, locating nodes in different communities and arcs determined by time and distance, in which Solver is applied, carrying out an analysis to find the value (minimum or maximum). Keywords: Model, Monte Carlo Simulation, Demand, Optimization, Restrictions, Varing, Ability, Probability, Alternatives.El presente trabajo realiza un diseño de recorridos simulados en el método de Montecarlo reconociendo la distribución de demanda y la distribución de probabilidad acumulada de la demanda tabulando esta información y se representa por medio de un diagrama de red teniendo presentes los tiempos y las distancias para la prestación de servicio de la Ruta Académica en la Universidad Antonio Nariño en cada semestre, mediante cálculos en los horarios de llegada asignados por el área de Bienestar Universitario, se tiene establecido un promedio de llegada de 40 minutos, aun así en el contrato que realiza la Universidad con la empresa prestadora del servicio para cada recorrido se tiene un tiempo límite de una hora, el recorrido actual es un circuito iniciando desde el centro de la ciudad de Villavicencio hasta la Universidad Antonio Nariño y para el retorno de los usuarios prestadores del servicio inicia desde la Universidad Antonio Nariño hasta el centro de la ciudad de Villavicencio. Los diferentes escenarios que se plantearon se compararon para tener presentes las diferentes rutas de acceso y alternativas durante los recorridos, obteniendo un desempeño en la cobertura de nuevas comunas en la ciudad de Villavicencio determinados por el tiempo y la distancia, para conocer la ruta de menor tiempo y distancia o mayor tiempo y distancia se utilizó Solver, planteando para cada caso, una función objetivo, se determinaron variables como la cantidad de estudiantes que hacen uso de esta ruta, la localización dentro de las distintas zonas de la ciudad de Villavicencio y el tiempo establecido por recorrido obteniendo restricciones. En la primera fase de desarrollo se realiza la recolección de datos del semestre 2022 - 1 para reconocer las cantidades de usuarios prestadores del servicio según cada horario, específicamente en las rutas de llegada a la Universidad, donde se identifica el horario de mayor y menor flujo, se observa que la frecuencia genera una dispersión aleatoria, comprobando que la VII capacidad de la ruta actual es de 25 usuarios según la información recolectada cumpliendo con la demanda. En la segunda fase se identifican las variables estadísticas que intervienen en la operación logística de la Ruta Universitaria, como lo son los horarios establecidos, la cantidad de usuarios por recorrido desde las comunas, teniendo en cuenta el tiempo y distancia de la ruta a la universidad. En la tercera fase se desarrolló una simulación de diseño por medio del método montecarlo obteniendo el comportamiento anual aleatorio de la demanda, luego se procede a realizar el modelo matemático donde se tiene presente la función objetivo, restricciones y variables, representando así los diferentes escenarios de VRP en los diagramas de redes ubicando nodos en diferentes comunas y arcos determinados por el tiempo y la distancia en la cual se aplica Solver llevando a cabo un análisis para encontrar el valor (mínimo o máximo). Palabras Clave: Modelo, Simulación de Montecarlo, Demanda, Optimización, Restricciones, Variables, Capacidad, Probabilidad, Alternativa.Ingeniero(a) IndustrialPregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialVillavicencioSimulación de MontecarloOptimizaciónRestriccionesCapacidadT41.22 C962dMonte Carlo SimulationOptimizationconstraintsCapacityDiagnóstico y diseño de un modelo de simulación de trasporte para la ruta UAN VillavicencioTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2023_MiguelRincon_Acta.pdf2023_MiguelRincon_Acta.pdfActa Miguel Rinconapplication/pdf595405https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/f8c31f18-4acb-4a3a-8d44-9adceead64dc/downloada3c89a5ce45a30c6309feb0421a7b209MD512023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdf2023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf4317098https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/eab6ece9-2ed3-470a-9562-b8412d0408ad/downloadbd2ab42baee17086b1c4c24597252fd8MD522023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdf2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdfAutorizaciónapplication/pdf231713https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/22247051-2747-47da-920e-05417009e0b8/downloade1727353c5aa42b4bd58b6aaa175060eMD532023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdf2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdfAnexosapplication/pdf363309https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/2823cda4-19ba-4d9e-bada-de717aa9fe0c/downloadc7a07fa753557390e1db9672d84bc60dMD542023_JeissonCubides_Acta.pdf2023_JeissonCubides_Acta.pdfActa Jeisson Cubidesapplication/pdf534356https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/77de30bb-21d1-4e3c-bf4e-17d26e401e4c/download6952f8823fa2883e728d87f2fc7c63ceMD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/928c19ec-79f4-4c83-aa12-e681782cb964/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD56TEXT2023_MiguelRincon_Acta.pdf.txt2023_MiguelRincon_Acta.pdf.txtExtracted texttext/plain1359https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/c476b4ff-3872-46c8-b1c3-5593d6a420dc/downloadb89177f1362c8bf0ebb3a6ddbc907827MD572023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdf.txt2023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdf.txtExtracted texttext/plain101912https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/6827ad0d-c78f-445b-b161-a80f7968a31c/download88b2e1d3f236fc8e7ffe404e2ff8d172MD592023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdf.txt2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain7502https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/3329c13f-6d13-4807-8069-35909931a56a/download82fb05a25dead82a87428f0647dceda8MD5112023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdf.txt2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdf.txtExtracted texttext/plain20748https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/3a066bb9-0dcf-4c87-bb50-22f34d216789/download711fcead28de5510edf0e02a73d32545MD5132023_JeissonCubides_Acta.pdf.txt2023_JeissonCubides_Acta.pdf.txtExtracted texttext/plain1366https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/03b8c893-7647-4bb3-aa85-e6f4fda4fc36/download009ddba5238e035d039c23c6df5697f6MD515THUMBNAIL2023_MiguelRincon_Acta.pdf.jpg2023_MiguelRincon_Acta.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8849https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/2ec5a032-29e7-4990-8501-30c90686f8fb/downloade260ad9badcc7bec2f270897b2c3a1f9MD582023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdf.jpg2023_JeissonCubides_MiguelRincon.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7093https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/6cce81ee-e703-473e-92f0-b259f2078037/download431dc8a4e82f1fe41fb0ad93c0d6fb77MD5102023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdf.jpg2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg19249https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1f054d02-50d1-4e68-b03f-8a48c0ed7af5/download7691e16cafae756f1b14a46132ba790aMD5122023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdf.jpg2023_JeissonCubides_MiguelRincon_Anexos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg20020https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/bc8aba79-3f47-4c45-9f38-35df1c3d0a9b/download2b5ae87c9e51ad21952c207bc74da85cMD5142023_JeissonCubides_Acta.pdf.jpg2023_JeissonCubides_Acta.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8762https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/5ad1f217-0e7b-41d8-bc98-613724a8cad9/download7f991f4001895c4754dbd602759dbc5aMD516123456789/8645oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/86452024-10-09 23:01:35.041https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co |