Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos
Contexto: Existe la necesidad de entender por qué los domiciliarios de comidas rápidas se agrupan en ciertos puntos específicos de una ciudad (Bogotá en este caso) a causa del auge de las aplicaciones de economía compartida como: Rappi, Uber eats, Domicilios.com, entre otras aplicaciones de domicili...
- Autores:
-
Silva Aparicio, José David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40598
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/40598
- Palabra clave:
- Plataforma de domicilios
Domiciliario
Simulación
Inteligencia colectiva
Maestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas
Gestión de domicilios en restaurantes
Innovación en servicios gastronómicos
Modelos de negocio basados en software
Delivery platform
Courier
Simulation
Collective intelligence
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id |
UDISTRITA2_548bd3b1441ceff6ce517d0e343d9671 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40598 |
network_acronym_str |
UDISTRITA2 |
network_name_str |
RIUD: repositorio U. Distrital |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv |
An approach to a multi-agent model for urban delivery services |
title |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
spellingShingle |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos Plataforma de domicilios Domiciliario Simulación Inteligencia colectiva Maestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas Gestión de domicilios en restaurantes Innovación en servicios gastronómicos Modelos de negocio basados en software Delivery platform Courier Simulation Collective intelligence |
title_short |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
title_full |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
title_fullStr |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
title_full_unstemmed |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
title_sort |
Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos |
dc.creator.fl_str_mv |
Silva Aparicio, José David |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Álvarez Pomar, Lindsay |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Silva Aparicio, José David |
dc.contributor.orcid.none.fl_str_mv |
Álvarez Pomar, Lindsay [0000-0002-8818-0901] |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Plataforma de domicilios Domiciliario Simulación Inteligencia colectiva |
topic |
Plataforma de domicilios Domiciliario Simulación Inteligencia colectiva Maestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas Gestión de domicilios en restaurantes Innovación en servicios gastronómicos Modelos de negocio basados en software Delivery platform Courier Simulation Collective intelligence |
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv |
Maestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas Gestión de domicilios en restaurantes Innovación en servicios gastronómicos Modelos de negocio basados en software |
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv |
Delivery platform Courier Simulation Collective intelligence |
description |
Contexto: Existe la necesidad de entender por qué los domiciliarios de comidas rápidas se agrupan en ciertos puntos específicos de una ciudad (Bogotá en este caso) a causa del auge de las aplicaciones de economía compartida como: Rappi, Uber eats, Domicilios.com, entre otras aplicaciones de domicilios de comida rápida, además, se crea el interés por comprender cuáles son los factores clave que influyen en la aparición de estos clústeres. Método: A partir de fuentes primarias se recolectó información que posteriormente se depuro, mediante métodos estadísticos y sistemas expertos, obteniendo así las variables relevantes que permitieron formular un modelo y así finalmente determinar la metodología de simulación adecuada para este caso. Resultados: A diferencia de la hipótesis inicial donde se creía que la principal motivación por la que los domiciliarios se aglomerarán en puntos específicos de la ciudad era encontrar el mayor número de pedidos (ingresos), no obstante, factores como la seguridad, la comodidad y principalmente la amistad, resultaron determinantes para dichas aglomeraciones. Conclusiones: La homogeneidad de las características generales entre la población que trabaja como domiciliarios resulta ser un factor clave para explicar la emergencia de clústeres en puntos específicos de la ciudad. |
publishDate |
2023 |
dc.date.created.none.fl_str_mv |
2023-06-06 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-09-10T21:51:41Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-09-10T21:51:41Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
masterThesis |
dc.type.degree.spa.fl_str_mv |
Creación o Interpretación |
dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11349/40598 |
url |
http://hdl.handle.net/11349/40598 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.*.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
pdf |
institution |
Universidad Distrital Francisco José de Caldas |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/f968ab9b-1e88-4508-994a-3fcf06b58cbf/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/8f6ce616-5bd6-4dd5-8652-b979586d20a5/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/20fc7dbe-730b-4621-8191-9fd97fc6d49d/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/dc1a39d0-5be6-4954-9fd5-f46d5648a8ef/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/b474547b-eaf4-4d5a-8e83-7e61bca7e907/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/12f70b7b-a99a-43c2-af52-861b8689f2d4/download https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/84480613-a7be-4073-8f0d-119e9585ffe6/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 79aa1830ae207a0c10e6642973d1d222 2b9ac63ac0f28f4d449105184926591c bcf142f73f88caa50ce90a885fc8d6f3 997daf6c648c962d566d7b082dac908d ecc52bb6ee4c9ef22bab0e69f3604c6f ae1e528917ae265384aea7f3e4b8dfc6 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Distrital |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@udistrital.edu.co |
_version_ |
1828164863380160512 |
spelling |
Álvarez Pomar, LindsaySilva Aparicio, José DavidÁlvarez Pomar, Lindsay [0000-0002-8818-0901]2024-09-10T21:51:41Z2024-09-10T21:51:41Z2023-06-06http://hdl.handle.net/11349/40598Contexto: Existe la necesidad de entender por qué los domiciliarios de comidas rápidas se agrupan en ciertos puntos específicos de una ciudad (Bogotá en este caso) a causa del auge de las aplicaciones de economía compartida como: Rappi, Uber eats, Domicilios.com, entre otras aplicaciones de domicilios de comida rápida, además, se crea el interés por comprender cuáles son los factores clave que influyen en la aparición de estos clústeres. Método: A partir de fuentes primarias se recolectó información que posteriormente se depuro, mediante métodos estadísticos y sistemas expertos, obteniendo así las variables relevantes que permitieron formular un modelo y así finalmente determinar la metodología de simulación adecuada para este caso. Resultados: A diferencia de la hipótesis inicial donde se creía que la principal motivación por la que los domiciliarios se aglomerarán en puntos específicos de la ciudad era encontrar el mayor número de pedidos (ingresos), no obstante, factores como la seguridad, la comodidad y principalmente la amistad, resultaron determinantes para dichas aglomeraciones. Conclusiones: La homogeneidad de las características generales entre la población que trabaja como domiciliarios resulta ser un factor clave para explicar la emergencia de clústeres en puntos específicos de la ciudad.Context: There is a need to understand why fast-food couriers cluster in specific points of a city (Bogotá in this case) due to the rise of shared economy applications such as Rappi, Uber Eats, Domicilios.com, and other fast-food delivery apps. Additionally, there is an interest in comprehending the key factors influencing the emergence of these clusters. Method: Information was collected from primary sources and subsequently refined using statistical methods and expert systems, identifying the relevant variables that allowed for the formulation of a model and ultimately determining the appropriate simulation methodology for this case. Results: In contrast to the initial hypothesis that the primary motivation for couriers to gather in specific city points was to maximize the number of orders (income), factors such as safety, convenience, and above all, friendship, proved to be decisive for these agglomerations. Conclusions: The homogeneity of general characteristics among the population working as couriers turns out to be a crucial factor in explaining the emergence of clusters in specific city points.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Plataforma de domiciliosDomiciliarioSimulaciónInteligencia colectivaMaestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicasGestión de domicilios en restaurantesInnovación en servicios gastronómicosModelos de negocio basados en softwareDelivery platformCourierSimulationCollective intelligenceAproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanosAn approach to a multi-agent model for urban delivery servicesmasterThesisCreación o Interpretacióninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/f968ab9b-1e88-4508-994a-3fcf06b58cbf/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD54ORIGINALSilvaAparicioJoseDavid2023.pdfSilvaAparicioJoseDavid2023.pdfTesis Maestría.application/pdf1846068https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/8f6ce616-5bd6-4dd5-8652-b979586d20a5/download79aa1830ae207a0c10e6642973d1d222MD51SilvaAparicioJoseDavid2023Anexos.zipSilvaAparicioJoseDavid2023Anexos.zipAnexos.application/zip484756https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/20fc7dbe-730b-4621-8191-9fd97fc6d49d/download2b9ac63ac0f28f4d449105184926591cMD52Formato Licencia de Uso y Publicación.pdfFormato Licencia de Uso y Publicación.pdfLicenciaapplication/pdf456614https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/dc1a39d0-5be6-4954-9fd5-f46d5648a8ef/downloadbcf142f73f88caa50ce90a885fc8d6f3MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/b474547b-eaf4-4d5a-8e83-7e61bca7e907/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD57THUMBNAILSilvaAparicioJoseDavid2023.pdf.jpgSilvaAparicioJoseDavid2023.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3680https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/12f70b7b-a99a-43c2-af52-861b8689f2d4/downloadecc52bb6ee4c9ef22bab0e69f3604c6fMD58Formato Licencia de Uso y Publicación.pdf.jpgFormato Licencia de Uso y Publicación.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9584https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/84480613-a7be-4073-8f0d-119e9585ffe6/downloadae1e528917ae265384aea7f3e4b8dfc6MD5911349/40598oai:repository.udistrital.edu.co:11349/405982024-11-04 01:02:07.114http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalopen.accesshttps://repository.udistrital.edu.coRepositorio Universidad Distritalrepositorio@udistrital.edu.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 |