Show simple item record

dc.contributor.advisorLópez Batista, Vivian Félix es_ES
dc.contributor.advisorVillarrubia González, Gabriel es_ES
dc.contributor.authorFrancés Tostado, Germán
dc.date.accessioned2025-05-02T10:08:13Z
dc.date.available2025-05-02T10:08:13Z
dc.date.issued2024-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/164901
dc.descriptionTrabajo fin de Máster. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso académico 2023-2024.es_ES
dc.description.abstract[ES]En la sociedad globalizada actual el envío de artículos mediante mensajería está siendo cada vez más creciente, por lo que está ocurriendo un auge en técnicas de optimización para que las empresas puedan enviar más artículos con menos costes. Este trabajo consistirá en el estudio del problema de la mochila mediante la aplicación de técnicas de optimización combinatoria y aprendizaje automático, con el objetivo de superar las limitaciones de los métodos tradicionales. Para ello, se evaluarán diversos algoritmos, incluyendo heurísticas clásicas y métodos basados en aprendizaje profundo. Estos métodos son puestos a prueba en un conjunto de escenarios simulados (casos de estudio) que reflejan diversas condiciones de empaquetado, con el fin de evaluar la adaptabilidad y robustez de las diferentes técnicas. Con los resultados obtenidos del análisis, se ha implementado una plataforma web encargada de realizar la optimización de empaquetado de manera interactiva e ideada para operarios de almacén encargados de realizar la preparación de envíos. De esta manera, el sistema ayudará a los operarios que se encargan de la logística de los bultos, indicándoles cómo empaquetar los artículos, para reducir errores humanos y mejorando su eficiencia.es_ES
dc.description.abstract[EN]In today’s globalized society, the shipment of items through courier services is increasingly growing, leading to a surge in optimization techniques so that companies can ship more items at lower costs. This work involves the study of the knapsack problem through the application of combinatorial optimization techniques and machine learning, surpassing the limitations of traditional methods. For this purpose, various algorithms, including classic heuristics and methods based on deep learning, will be evaluated. These methods are tested in a set of simulated scenarios that reflect various packing conditions, in order to assess the adaptability and robustness of the different techniques. With the results obtained from the analysis, a web platform has been implemented that is responsible for carrying out packaging optimization interactively designed for warehouse operators in charge of preparing shipments. In this way, the system will help operators who are in charge of logistics of the packages, indicating how to pack to reduce human errors and improve their efficiency
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectContenedoreses_ES
dc.subjectBultoses_ES
dc.subjectOptimización de empaquetadoes_ES
dc.subjectProblema de la mochilaes_ES
dc.subjectContainerses_ES
dc.subjectPackageses_ES
dc.subjectPackaging Optimizationes_ES
dc.subjectKnapsack Problemes_ES
dc.titleSistema inteligente para la optimización del proceso de empaquetadoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco1206.01 Construcción de Algoritmoses_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional