Mathematical model based on genetic algorithms to optimize profits in an underground passenger transport company

Authors

  • 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

Keywords:

genetic algorithm, chromosome, utility, transport companies

Abstract

The main objective of this research was to improve profits in an interprovincial passenger transport company, having designed a mathematical programming model and a genetic algorithm model with the purpose of reaching solutions for a future optimization of the company's profits. The type of research was applied, the technique that was applied was the survey and the sample was made up of all the variables of income, costs and profits of an interprovincial passenger transport company in the Peruvian territory. The results confirmed that the implementation of a mathematical model based on genetic algorithms contributes significantly to the optimization of profits, since the profit associated with the economic bus was improved, to the sleeper bus, to the mixed bus and to the super sleeper bus, achieving an optimal occupancy rate of 58.33%, 85.00%, 58.33% and 95.00%, respectively. The implemented model was based on a chromosome size of 19 bits, the population size was 10 chromosomes, the selection method is probabilistic with 4 chromosomes, crossing with four chromosomes, type of multipoint crossing and mutation process a from the second iteration of probabilistic type.

References

Agámez, A. (2021). Modelos de optimización para el diseño estratégico-táctico de una red de transporte intermodal. Tesis Doctoral, Universidad Politecnica de Valencia, Valencia, España.

Amamifechukwu, O. (2020). Simulation-based optimisation of public transport networks. Tesis Doctoral, University of Cape Town, Suráfrica.

Arias, F. (2017). Aplicación de la Teoría de Grafos en el diseño de rutas de transporte desde las zonas de producción agrícola hasta la planta de procesamiento. Tesis de Maestría, Pontificia Universidad Católica del Perú, San Miguel.

Baca, G. (2013). Evaluación de proyectos. 7ma ed. México: Mc Graw-Hill.

Ballesteros, P. (2019). Aplicación De Técnicas metaheurísticas para La Solución Del Problema De Ruteo De Vehículos Con Entregas Y Recogidas Simultáneas. Tesis doctoral, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia.

Bermúdez, A. y Quecano, M. (2012). Modelación matemática de la gestión logística del transporte de residuos orgánicos en la empresa control ambiental de Colombia LTDA. Tesis de grado, Universidad Libre, Colombia.

Dmitrichenko, N., Khrutba, V., Spasichenko, O., y Khrutba, Y. (2018). Ecological and Economic Principles to Improve the Route Network of Urban Transport. Urban Economics and Management, 6(1), 131-144.

Gen, M., Lin, L., Yun, Y., e Inoue, H. (2018). Recent Advances in Hybrid Priority-based Genetic Algorithms for Logistics and SCM Network Design. Computers y Industrial Engineering, 1-29.

Herrera, I. (2015). Diseño y evaluación de un algoritmo genético para ruteo vehicular que permita optimizar la distribución en una empresa comercializadora de autopartes en Quito. Tesis de maestría, Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil – Ecuador, Ecuador.

INEI. (2018). Estadística de transporte 2017. Lima. Perú.

Jiménez, M. (2022). Algoritmo de Clarke and Wright para mejorar la gestión de ruta del transporte de acopio de leche en Cañete, 2020. Tesis de Maestría, Universidad Cesar Vallejos, Lima, Perú.

Latunde, T., Oluwaseun, J., Odunayo, O., y Deborah, D. (2019). Sensitivity of Parameters in the Approach of Linear Programming to a Transportation Problem. Journal Nigerian Society of Physical Sciences, 1, 116-121.

Montero, A. (2021). Modelos y algoritmos basados en programación lineal entera para problemas de ruteo de vehículos. Tesis de doctorado, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires.

Norienda, M., Alwadood, Z., Ahmad, N., y Mohamad, N. (2019). Optimization of Private Bus Scheduling in UiTM Shah Alam Using Integer Linear Programming. Journal of Advanced Research in Computing and Applications, 15(1), 26-34.

Nurprihatin, F., Regina, T., y Dwinoor, G. (2021). Optimizing rice distribution routes in Indonesia using a two-step linear programming considering logistics costs. Journal of Physics: Conference Series, 1-8.

Reyna, F., Echeverría, G., y Borja, G. (2019). La evaluación de proyectos de inversión: una perspectiva financiera. Opuntia Brava, 11(2), 465–473. https://opuntiabrava.ult.edu.cu/index.php/opuntiabrava/article/download/938/1084.

Salvatierra, A y Salvatierra, R. (2018). Distribución óptima de amortiguadores viscosos no lineales para una edificación aporticada de concreto armado mediante algoritmos genéticos. Tesis de grado, Universidad Nacional de Huancavelica. Huancavelica, Perú.

Sánchez, C., Sulbarán, B., y Sotomayor, M. (2018). Principales métodos de evaluación de proyectos de inversión para futuros emprendedores en el Ecuador. Revista Espacios, 39(24), 23–34. https://www.revistaespacios.com/a18v39n24/a18v39n24p23.pdf.

Sapag, N. y Sapag, R. (2014). Preparación y evaluación de proyectos. 5ta. ed. México: Mc Graw-Hill.

Tarquin, A. y Blank, L. (2012). Ingeniería económica. 1ra ed. Ciudad de México: McGraw Hill.

Uzcátegui, C., Pozo, B., Espinoza, M., y Beltrán, A. (2018). Principales métodos de evaluación de proyectos de inversión para futuros emprendedores en el Ecuador. Revista Espacios, 39(24), https://www.revistaespacios.com/a18v39n24/18392423.html.

Samson, B., Velez, G., Nobleza, J., Sanchez, D., y Tristan, J. (2018). Optimizing the efficiency, vulnerability and robustness of road-based para-transit networks using genetic algorithm. computational science , 3-14.

Sutran. (2018). Sutran en cifras 2017. Acciones de fiscalización y monitoreo 2017. Lima. Perú.

Villamarín, J., Aguilar, G., Llamuca, J., y Villacrés, W. (2019). Modelo matemático de transporte para una empresa comercializadora de combustibles, usando programación lineal. Visionario Digital. 3(2), 64-81.

Wang, C., y Ma, C. (2020). Multi-objective optimization of customized bus routes based on full operation process. Modern Physics Letters B, 1-27.

Xiao, Z. (2012). Hybrid Ant Algorithm and Applications for Vehicle Routing Problem. Physics Procedia. (25), 1892 – 1899.

Zapata, J., Vélez, Á., y Arango, M. (2020). Mejora del proceso de distribución en una empresa de transporte. Investigación Administrativa, 49(126).

Zhang, X., Lauber, L., Liu, H., Shi, J., Xie, M., y Pan, Y. (2022). Travel time prediction of urban public transportation based on detection of single routes. Plos One, 17(1).

Published

2023-06-16

How to Cite

Mantilla Flores, J. L. (2023). Mathematical model based on genetic algorithms to optimize profits in an underground passenger transport company. Revista CIENCIA Y TECNOLOGÍA, 19(2), 11-26. https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2023.02.01

Issue

Section

Artículos Originales