Optimización de Rutas Bajo Incertidumbre Mediante Aprendizaje por Refuerzo y Metaheurísticas Sensibles al Riesgo: Un enfoque híbrido ALNS–PPO para el ruteo de vehículos con ventanas de tiempo y evaluación mediante CVaR
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Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
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69 p.
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Acceso abierto
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Abstract
Este trabajo aborda la resolución de un problema de ruteo de vehículos con ventanas de tiempo bajo incertidumbre, incorporando explícitamente métricas de riesgo mediante simulación Monte Carlo. El obj...
Description
Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
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Santiago
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Keywords
070037S , Optimización , Logística , Machine learning , Vehículos , Rutas
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