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dc.contributor.advisorRincón Garcia, Nicolás
dc.contributor.authorGarzón Jiménez, Karen Andrea
dc.contributor.authorManrique Parra, María Camila
dc.contributor.authorPeña Vargas, Paola Andrea
dc.contributor.authorRomán Beltrán, Daniela
dc.date.accessioned2018-09-03T13:49:11Z
dc.date.accessioned2020-04-16T17:00:38Z
dc.date.accessioned2023-05-10T17:59:08Z
dc.date.available2018-09-03T13:49:11Z
dc.date.available2020-04-16T17:00:38Z
dc.date.available2023-05-10T17:59:08Z
dc.date.created2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/97250
dc.description.abstractDebido a las grandes cantidades de carga que se manejan actualmente en la industria, al dinamismo de la economía y al bajo costo del transporte marítimo; este medio de transporte es el más utilizado para el comercio internacional. Sin embargo, los puertos exigen un alto nivel de complejidad tanto en gestión logística cómo de infraestructura, de igual manera es necesario mencionar el alto nivel de complejidad en las actividades y toma de decisiones dentro del mismo. En tal sentido, este documento tiene como objetivo plantear una solución a la manipulación de contenedores desde el momento en el que son descargados del buque, hasta que son asignados en una posición estratégica de almacenamiento, permitiendo reducir los grandes tiempos de espera tanto para un buque como para un camión, que en términos económicos son bastante representativos. Este estudio propone el diseño de dos metaheurísticas Búsqueda Tabú y Algoritmo Genético con el fin de obtener la adecuada estrategia de almacenamiento de contenedores dentro de un puerto marítimo. El resultado obtenido en ambas metaheurísticas fue comparado con el propósito de encontrar el menor tiempo total del sistema, y lograr medir el rendimiento de los modelos propuestos. Adicionalmente se diseñó un modelo de simulación para comprender el comportamiento del sistema, evaluar el desempeño de las dos metaheurísticas creadas, comparando sus resultados. Mediante el modelo de simulación creado se representó un escenario de método LIFO el cual es un ejemplo de cómo se trasladan los contenedores en un puerto marítimo. Una vez obtenido el resultado que arrojo la solución inicial propuesta, se procedió a comparar esté con la representación LIFO. Se concluye que la solución inicial mejora en un 22% el tiempo total del escenario simulado. Comparando los resultados arrojados por las dos metaheurísticas, se obtuvo un 0,25% de mejora en el tiempo total, de la metaheurística búsqueda Tabú frente al Algoritmo Genético. Finalmente, se verifico que el algoritmo que representa un menor tiempo mejora en un 1,56% la solución inicial propuesta, Aportando como solución propuesta en un total de 23,56% de mejora contra el método LIFO. Es importante resaltar que los tiempos de operación de las actividades para los diferentes equipos de un puerto fueron los reportados en la literatura.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectLogística portuariaspa
dc.subjectManipulación de contenedoresspa
dc.subjectPosición estratégicaspa
dc.subjectBúsqueda tabúspa
dc.subjectAlgoritmo genéticospa
dc.subjectSimulaciónspa
dc.titleDiseño de un algoritmo para determinar la estrategia de almacenamiento y programación de manipulación de contenedores en terminales marítimosspa


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