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Diseño metodológico para integración de investigación de operaciones e inteligencia artificial: apoyo para modelos de localización-asignación en logística alimentaria

Methodological design for integration of operations research and artificial intelligence: support for location-allocation models in food logistics

dc.contributorVargas Hernández, César Asdraldo
dc.creatorMonsalve Alfonso, Cristian David
dc.creatorLeón Castañeda, Daniel Alejandro
dc.date2025-02-26T16:37:50Z
dc.date2025-02-26T16:37:50Z
dc.date2024-11-06
dc.date.accessioned2025-04-29T21:38:42Z
dc.date.available2025-04-29T21:38:42Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/92955
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/95188
dc.descriptionEsta monografía propone un diseño metodológico para la integración de investigación de operaciones (programación lineal, lineal entera y mixta) e inteligencia artificial (algoritmos de agrupación, regresión y clasificación) para apoyar en modelos de asignación-localización en logística alimentaria. Haciendo uso de un caso de estudio para evaluar la existencia de una sinergia entre las dos disciplinas y su capacidad de reducir tiempos y recursos computacionales con una buena calidad en la respuesta. Se realiza un recorrido histórico de ambas ramas buscando puntos en común, definiendo los aspectos clave en los que coinciden en la documentación académica encontrada. Definiendo además los insumos a utilizar y evaluar. Planteando la existencia de cuatro estructuras en la sinergia: la generación de valores, el entrenamiento de datos, la selección de parámetros y la división de problemas. Posteriormente, se evalúan en el caso de la logística alimentaria como un espacio de prueba, donde se experimenta con el modelo CFLP (capacitated facility location problem) la localización-asignación de centros de distribución para el último escalón de la cadena de suministro en Colombia, albergando los municipios conectados por vías terrestres. Por último, se realiza un análisis a partir de la aplicación del flujo de trabajo estableciendo las debilidades y fortalezas mediante un acercamiento de costos y proyección dentro de la red logística nacional. Encontrando resultados prometedores en términos de uso de recursos computacionales, tiempo y costos al hacer uso de la unión entre disciplinas.
dc.descriptionThis monograph proposes a methodological design for the integration of operations research (linear, integer linear and mixed linear programming) and artificial intelligence (clustering, regression, and classification algorithms) to support allocation-location models in food logistics. Using a case study to evaluate the existence of a synergy between the two disciplines and their ability to reduce time and computational resources with a good response quality. A historical review of both branches is made looking for similarities, defining the key aspects in which they coincide in the academic documentation found. Defining also, the inputs to be used and evaluated. The existence of four structures in the synergy is proposed: value generation, data training, parameter selection and problem division. Subsequently, they are evaluated in the case of food logistics as a test space, where the location-assignment of distribution centers for the last step of the supply chain in Colombia is experimented with the CFLP (capacitated facility location problem) model, regarding the municipalities connected by land routes. Finally, an analysis is made from the application of the workflow establishing the weaknesses and strengths through an approach of costs and projection within the national logistics network. Promising results were found in terms of the use of computational resources, time and costs by making use of the union between disciplines.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.rightsOpenAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectInvestigación de operaciones
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectCiencia de datos
dc.subjectLogística
dc.subjectProblema de localización-asignación de instalaciones
dc.subjectIngeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectRedes neutrales (Computadores)
dc.subjectProgramación de la producción
dc.subjectAlmacenamiento de productos agrícolas -- Procesamiento de datos
dc.subjectOperations research
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectMachine learning
dc.subjectData science
dc.subjectLogistics
dc.subjectFacility location problem
dc.titleDiseño metodológico para integración de investigación de operaciones e inteligencia artificial: apoyo para modelos de localización-asignación en logística alimentaria
dc.titleMethodological design for integration of operations research and artificial intelligence: support for location-allocation models in food logistics
dc.typebachelorThesis
dc.typeMonografía


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