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dc.contributor.advisor | Barber Sanchís, Federico | es_ES |
dc.contributor.author | Esquivel González, Guillermo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-10-28T13:18:59Z | |
dc.date.available | 2019-10-28T13:18:59Z | |
dc.date.created | 2019-09-25 | |
dc.date.issued | 2019-10-28 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/129857 | |
dc.description.abstract | [ES] El principal objetivo que persigue este proyecto es crear una herramienta capaz de realizar una reorganización de la jornada laboral de los conductores de la empresa de transporte público TITSA en caso de que falte un conjunto de conductores. Esta reorganización esta sujeta a distintas restricciones propias de la logística de la empresa y tiene como objetivo maximizar el número de pasajeros recogidos. La implantación de esta herramienta aporta grandes beneficios tanto a TITSA, contando con una herramienta analítica muy potente, como a sus usuarios, garantizando el mejor servicio posible en todo momento. La organización de una jornada laboral en TITSA se plantea de tal forma que a cada conductor se le asignan una serie de viajes o servicios que debe de realizar dicho día. Al tratarse de una empresa de grande dimensiones, en la que se cuenta con más de 1600 empleados, es común encontrarse con que algún día un conductor no pudo asistir a trabajar. En tal caso todos los servicios que le habían sido asignados serán suspendidos. Es aquí donde surge la problemática abordada en este trabajo en el que se utiliza un modelo matemático para resolver el problema de la mejor forma posible. Específicamente, se pretende hacer un uso inteligente de los recursos disponibles, recogiendo al mayor número de pasajeros posible. Esto, se consigue suspendiendo aquellos servicios que se hayan previsto que tengan un bajo número de pasajeros. Para conocer el número de pasajeros o usuarios que tendrá un determinado servicio se han utilizado técnicas de aprendizaje automático. A partir de los datos históricos que proporcionó TITSA se desarrollo un perceptrón multicapa (MLP) capaz de predecir el número de pasajeros por hora que tendrá una determina línea de servicio un día. De esta forma, se puede tener una aproximación muy exacto con la que alimentar el modelo matemático encargado de reorganizar la jornada laboral. En la medida en la que se dispone de datos reales para el desarrollo del trabajo, los resultados obtenidos muestran claramente el funcionamiento de ambas herramientas. Con el objetivo de evaluar la calidad de la propuesta planteada para abordar el problema, se lleva a cabo una fase experimental. Las conclusiones extraídas de los experimentos revelan que la herramienta es capaz de abordar problemas de gran tamaño en un corto periodo de tiempo aportando soluciones que mejoran de manera notable el número de pasajeros recogidos. Por otra parte, el uso de la aplicación desarrollada en este trabajo permite realizar análisis de situaciones críticas y crear patrones de actuación en caso de faltas de recursos. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Optimización | es_ES |
dc.subject | Logística | es_ES |
dc.subject | Cplex | es_ES |
dc.subject | Forecasting OPL | es_ES |
dc.subject | Machine Learning | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Big Data | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial. | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital | es_ES |
dc.title | Aplicación de técnicas inteligentes para la resolución de problemas | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Esquivel González, G. (2019). Aplicación de técnicas inteligentes para la resolución de problemas. http://hdl.handle.net/10251/129857 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\98350 | es_ES |