Modelo matemático basado en algoritmos genéticos para optimizar las utilidades en una empresa de transporte interprovincial de pasajeros

Autores/as

  • Jorge Luis Mantilla Flores Facultad de Ingeniería de Industrias Alimentarias, Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Av. Universitaria s/n – Ciudad Universitaria, Huaraz, Perú.

DOI:

https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2023.02.01

Palabras clave:

algoritmo genético, cromosoma, utilidad, empresas de transporte

Resumen

La presente investigación tuvo como principal objetivo mejorar las utilidades en una empresa de transporte interprovincial de pasajeros, habiendo diseñado para ello un modelo de programación matemática y un modelo de algoritmos genéticos con la intención de obtener soluciones para alcanzar niveles óptimos de las utilidades de la empresa. El tipo de investigación fue aplicada, la técnica que se aplicó fue la encuesta y la muestra estuvo conformada por todas las variables de ingresos, costos y utilidades de una empresa de transporte interprovincial de pasajeros del territorio peruano. Los resultados comprobaron que la implementación de un modelo matemático basado en algoritmos genéticos contribuye significativamente en la optimización de las utilidades, visto que se logró incrementar la utilidad asociada al bus económico, al bus cama, al bus mixto y al bus super cama, lográndose tasa de ocupación óptimas de 58,33%, 85,00%, 58,33% y 95,00%, respectivamente. El modelo implementado se sustentó en un tamaño de cromosoma de longitud de 19 bits, el tamaño de la población fue de 10 cromosomas, el método de selección es probabilístico con 4 cromosomas, cruzamiento con cuatro cromosomas, tipo de cruzamiento multipunto y proceso de mutación a partir de la segunda iteración de tipo probabilístico.

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Publicado

2023-06-16

Cómo citar

Mantilla Flores, J. L. (2023). Modelo matemático basado en algoritmos genéticos para optimizar las utilidades en una empresa de transporte interprovincial de pasajeros. Revista CIENCIA Y TECNOLOGÍA, 19(2), 11-26. https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2023.02.01

Número

Sección

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