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Algoritmo Genético Para La Optimización De Ruta Geográfica | ||
| Published in: | Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology |  |
| Date of Conference: | July 19-23, 2021 | |
| Location of Conference: | Virtual | |
| Authors: | Raúl Eduardo Huarote Zegarra (Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur, PE) Yensi Vega Lujan (Universidad Nacional de Trujillo, PE) Mónica Patricia Romero Valencia (Universidad Nacional Federico Villarreal, PE) Aradiel Castañeda Hilario (Universidad Nacional del Callao, PE) Edward José Flores Masías (Universidad Nacional Federico Villarreal, PE) Alfredo Cesar Larios Franco (Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur, PE) Jhonatan Isaac Vargas Huaman (Universidad Privada del Norte, PE) | |
| Full Paper: | #541 | |
Abstract:La presente investigación trata de cubrir la necesidad de encontrar la ruta más corta, considerando la distancia entre puntos geográficos, basado en la teoría de Haversine. para lograr encontrar la ruta óptima de un conjunto de puntos en el espacio o gps, se ha utilizado el modelo basado en inteligencia artificial llamado algoritmo genético. Aplicando el modelo evolutivo para la optimización se ha obteniendo como resultados una duración de 24.7 y 210.6 seg, con funciones de adaptación de 0.79 y 0.76, 76 y 206 generaciones a las pruebas realizadas de 10 y 100 puntos respectivamente. Demostrando que aplicando el algoritmo genético se logra encontrar la posible mejor solución, que es la ruta corta de n puntos geográficos. | ||