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000127451 037__ $$aTAZ-TFG-2023-734
000127451 041__ $$aspa
000127451 1001_ $$aSevilla Antón, Iván
000127451 24200 $$aDelivery Route Optimization of Medical Supplies for Health Centers in Zaragoza
000127451 24500 $$aOptimización de ruta de reparto de material sanitario para los centros de salud de Zaragoza
000127451 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023
000127451 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000127451 520__ $$aEste Trabajo Final de Grado (TFG) plantea y comprende la creación <br />de una aplicación web que permite optimizar la ruta de reparto de <br />material sanitario para los centros de salud de Zaragoza, incluyendo <br />como elemento diferenciador en la generación de rutas los algoritmos <br />genéticos.<br />El SALUD (Servicio Aragonés de Salud), es el sistema sanitario <br />público de la comunidad autónoma de Aragón. Está organizado <br />territorialmente en ocho áreas o sectores de salud, los cuales a su vez <br />se subdividen en zonas de salud; que albergan los distintos centros de <br />salud aragoneses.<br />Actualmente, en la provincia de Zaragoza, existen un total de <br />sesenta y cinco centros de salud, los cuales son abastecidos desde la <br />Plataforma Logística del SALUD, situada en la Plataforma Logística de <br />Zaragoza (PLAZA).<br />La aplicación creada resuelve y calcula eficientemente la ruta de <br />reparto necesaria para abastecer los centros de salud requeridos en <br />cada momento, desde la Plataforma Logística del SALUD.<br />En este contexto es inevitable mencionar el Problema del Agente <br />Viajero o en inglés Travelling Salesman Problem (TSP). Se trata de un <br />problema de combinatoria con alta dificultad que trata de resolver o <br />calcular la ruta más corta que, dada una lista de ciudades y partiendo <br />desde una de ellas, visite todas las restantes una sola vez, volviendo a <br />la ciudad de partida. En este TFG no se visitan ciudades, sino que se <br />visitan cada uno de los centros de salud que se necesiten abastecer.<br />Esta complejidad del TSP lo clasifica como un problema NP-Hard, <br />es decir, no se puede encontrar la solución óptima en tiempo <br />polinomial, o computacionalmente razonable. Debido a esta situación <br />los algoritmos exactos son inaplicables ya que para un número <br />relativamente “grande” de centros de salud, el tiempo de cálculo se <br />dispara a millones de años.<br />Como solución a esta complejidad, se utilizan algoritmos <br />heurísticos. En este TFG, concretamente, se utiliza el algoritmo del <br />vecino más cercano, el algoritmo del vecino más lejano y un algoritmo <br />de tipo genético; los cuales, en un tiempo razonable obtienen <br />soluciones muy próximas a la óptima. En definitiva, el TSP se resuelve <br />de una manera muy aproximada, y no exacta; ya que es mejor tener <br />una solución (ruta), que ninguna.<br />Mientras que el algoritmo del vecino más cercano y el algoritmo del <br />vecino más lejano, operan de una manera muy intuitiva, eligiendo en <br />cada paso local la mejor opción (la ciudad más cercana y la más lejana, <br />a la última incluida en la ruta, respectivamente), el algoritmo genético<br />tiene una mayor complejidad, realizando una búsqueda mucho más <br />profunda y exhaustiva de soluciones óptimas.<br />El algoritmo genético se basa en la teoría de la evolución de las <br />especies y la selección natural de Charles Darwin. Al igual que los <br />individuos mejor adaptados de las especies, tienen más posibilidades de <br />sobrevivir, reproducirse y generar descendencia, transmitiendo sus <br />características a la posterior generación; las mejores soluciones de cada <br />generación calculadas por el algoritmo genético tienen más <br />posibilidades de perdurar, combinarse y obtener mejores “soluciones <br />hijas”, que pasen de generación en generación, hasta obtener la mejor <br />solución posible.<br />Esta metodología en la búsqueda de soluciones óptimas, tal y como <br />se podrá observar en los resultados de rutas obtenidas, supone una <br />mejora en las soluciones generadas respecto al algoritmo del vecino <br />más cercano y del más lejano.<br />La aplicación creada en este TFG muestra los resultados de las <br />rutas obtenidas con los tres algoritmos mencionados, por lo que el <br />usuario que la esté utilizando, podrá elegir la que más le convenga; <br />seguramente basándose en el criterio de minimizar la distancia <br />recorrida por la ruta. Además, se representa en un mapa interactivo la <br />ruta más corta generada, mostrando el recorrido a seguir, a través de <br />las calles y carreteras que conectan los centros de salud seleccionados.<br />Con la finalidad de fomentar el uso de software libre, la aplicación <br />queda depositada en la nube, en un repositorio shiniapps.io para su uso <br />libre de cualquier interesado.<br /><br />
000127451 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Organización Industrial
000127451 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000127451 700__ $$aEsteban Escaño, Luis Mariano$$edir.
000127451 700__ $$aAsensio Chaves, César$$edir.
000127451 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMétodos Estadísticos$$cEstadística e Investigación Operativa
000127451 8560_ $$f799267@unizar.es
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000127451 999__ $$a20230525100949.CREATION_DATE