Algoritmos metaheurísticos implementados en la optimización de los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación (AR/RS): Una revisión de literatura

Monsalve Tapias, Raúl Andrés

Algoritmos metaheurísticos implementados en la optimización de los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación (AR/RS): Una revisión de literatura

dc.contributor.advisor	Córdoba Sarmiento, Édgar Eduardo
dc.contributor.author	Monsalve Tapias, Raúl Andrés
dc.contributor.evaluator	Talero Sarmiento, Leonardo Hernán
dc.date.accessioned	2024-11-07T11:45:38Z
dc.date.available	2024-11-07T11:45:38Z
dc.date.created	2024-11-05
dc.date.issued	2024-11-05
dc.description.abstract	El uso de los sistemas Automatizados de almacenamiento y recuperación ha venido en aumento a través de los años, y es usado por múltiples empresas en entornos de producción y distribución. Si existe una desventaja de estos sistemas, es su alto costo de inversión, por lo tanto, es importante tener un buen conocimiento del tema y explorar las opciones que se acomoden más a las necesidades de la empresa, como el tipo de manejo de material, el espacio disponible, etc. Un punto importante de estos sistemas es la existencia de los problemas de optimización que como su nombre lo indica, tienen como objetivo mejorar la eficiencia ya sea de tiempos, costos, o energía. Para obtener soluciones a estos problemas que son clasificados como NP-Hard dentro de un margen de tiempo aceptable, se usan los algoritmos Metaheurísticos, que, aunque no lleguen a la solución perfecta, pueden obtener soluciones cercanas al optimo con un tiempo computacional mucho menor. En este orden de ideas, este proyecto se enfoca en crear una clasificación que logre funcionar como guía para interesados en invertir en estos sistemas para sus empresas o para investigadores interesados en saber que modelos se han usado, y resultados obtenidos en artículos previos. En los resultados se presenta la clasificación mencionada anteriormente, junto con un análisis de frecuencias de las metaheurísticas en tres variables encontradas en la lectura, el tipo de AS/RS, el problema de optimización y el objetivo de optimización, que indican las metaheurísticas más conveniente para cada variable según las lecturas revisada.
dc.description.abstractenglish	The use of automated storage and retrieval systems has been increasing over the years, and is used by multiple companies in production and distribution environments. A disadvantage of these systems is their high investment cost, therefore, it is important to have a good knowledge of the subject and explore the options that best fit the needs of the company, such as material handling, available space, etc. An important point of these systems is the existence of optimization problems that as its name indicates, have as objective to improve the efficiency either of times, costs, or energy of the system, to obtain solutions to these problems that are classified as NP-Hard within a margin of acceptable time, for the operation the metaheuristics are used, that although they do not arrive at the perfect solution, they can obtain close solutions with a much shorter computational time. In this order of ideas, this project focuses on creating a classification that serves as a guide for those interested in investing in these systems for their companies or for researchers interested in knowing what models have been used, and the results obtained in previous articles. The results present the classification mentioned above, together with a frequency analysis of the Metaheuristics in three variables found, the type of AS/RS, the optimization problem, and the optimization objective, which indicate the most convenient metaheuristics for each variable according to the reviewed readings.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Industrial
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44507
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial
dc.publisher.school	Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	AS/RS
dc.subject	Metaheurística
dc.subject	Optimizacion
dc.subject.keyword	AS/RS
dc.subject.keyword	Metaheuristics
dc.subject.keyword	Optimization
dc.title	Algoritmos metaheurísticos implementados en la optimización de los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación (AR/RS): Una revisión de literatura
dc.title.english	Metaheuristic algorithms implemented in the optimization of automated storage and retrieval systems (AR/RS): A literature review
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado