Examinando por Autor "Ricardo Danilo, Escobar Osorio"

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    Sistema de ruteo dinámico hibrido para la recolección de residuos
    (Universidad de Valparaíso, 2025-12) Ilabaca Lagos, Álvaro Nicolás; Ricardo Danilo, Escobar Osorio; Schulze González, Erik
    La gestión de residuos sólidos urbanos en Chile enfrenta importantes desafíos derivados del aumento sostenido en la generación de residuos, la baja valorización y la persistencia de modelos operativos basados en rutas fijas que no consideran variabilidad del entorno. Esta ineficiencia se expresa en recorridos innecesarios, mayor consumo de combustible, emisiones evitables y episodios de desbordes que afectan el servicio municipal. Frente a este escenario, este proyecto de título propone el diseño y validación mediante simulación de un sistema inteligente de ruteo dinámico para la recolección de residuos urbanos, integrando modelos híbridos TDVRP + DVRP con manejo explícito de incertidumbre. El artefacto desarrollado corresponde a un bot logístico capaz de interpretar datos geoespaciales, niveles de llenado, perfiles horarios de tráfico e incidentes simulados, generando rutas adaptativas en distintos escenarios operativos. Para ello se construyó un dataset estructurado con contenedores distribuidos en Valparaíso y tres niveles de carga (18, 14 y 10 contenedores), incorporando variabilidad territorial y operativa. El sistema combina una red vial generada con OSMnx, módulos de simulación de congestión, penalizaciones por incidentes y un componente probabilístico basado en Monte Carlo para estimar riesgo y estabilidad operativa. La validación experimental muestra que el modelo Híbrido + IA mejora significativamente la eficiencia frente a los métodos dinámicos. En tiempo promedio, el híbrido es 14,3% más rápido que TDVRP (67,7 vs. 79,0 min) y 19,7% más rápido que DVRP (67,7 vs. 84,27 min), acercándose al desempeño del TSP pese a operar bajo congestión e incidentes (solo 3,1% más que los 69,9 min del modelo estático). En el mejor escenario operativo (10 contenedores), el enfoque híbrido reduce el tiempo total en 23,2% respecto al TSP (53 vs. 69,9 min). En estabilidad operativa, el modelo reduce la variabilidad en combustible en 9,5% respecto a TDVRP (σ: 0,57 vs. 0,63 L) y presenta una dispersión similar a DVRP, pero con mejor eficiencia general. En emisiones, el híbrido obtiene valores 12,5% menores que TDVRP (22,91 vs. 26,18 kg), lo que evidencia un desempeño más equilibrado.En conjunto, esta investigación demuestra que la integración de técnicas de optimización dependientes del tiempo, ruteo dinámico, análisis de riesgo y simulación probabilística constituye una alternativa viable y eficaz para modernizar el sistema de recolección de residuos urbanos en Chile. Los resultados abren paso a futuras implementaciones basadas en datos reales, integración con sensores IoT y el uso de modelos avanzados de aprendizaje profundo para mejorar la robustez del sistema.