Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm

La Planificacion de Rutas es un tema ampliamente estudiado debido a sus diversas aplicaciones en robótica, planificación de socorro, planificación de rutas comerciales e incluso en la industria de los videojuegos. En consecuencia, los métodos computacionales de planificación de rutas son diversos, b...

Cur síos iomlán

Sábháilte in:
Sonraí bibleagrafaíochta
Príomhchruthaitheoir: Guarnizo Cabezas, Oscar Vicente (author)
Formáid: bachelorThesis
Teanga:eng
Foilsithe / Cruthaithe: 2020
Ábhair:
Rochtain ar líne:http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/210
Clibeanna: Cuir clib leis
Níl clibeanna ann, Bí ar an gcéad duine le clib a chur leis an taifead seo!
_version_ 1840070391328931840
author Guarnizo Cabezas, Oscar Vicente
author_facet Guarnizo Cabezas, Oscar Vicente
author_role author
collection Repositorio Universidad Yachay Tech
dc.contributor.none.fl_str_mv Pineda Arias, Israel Gustavo
dc.creator.none.fl_str_mv Guarnizo Cabezas, Oscar Vicente
dc.date.none.fl_str_mv 2020-07-15T22:16:38Z
2020-07-15T22:16:38Z
2020-03
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/210
dc.language.none.fl_str_mv eng
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Investigación de Tecnología Experimetal Yachay
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Yachay Tech
instname:Universidad Yachay Tech
instacron:Yachay
dc.subject.none.fl_str_mv Planificación de ruta
Inteligencia de enjambres
Simulación gráfica
Path planning
Ant Colony Optimization
Swarm intelligence
Graphic simulation
dc.title.none.fl_str_mv Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description La Planificacion de Rutas es un tema ampliamente estudiado debido a sus diversas aplicaciones en robótica, planificación de socorro, planificación de rutas comerciales e incluso en la industria de los videojuegos. En consecuencia, los métodos computacionales de planificación de rutas son diversos, buscan resolver problemas en entornos desconocidos hasta encontrar un camino con la navegación más fluida. Desafortunadamente, esta diversidad provoca que algunos métodos pasen por alto ciertos aspectos al atender un problema de propósito específico. En este proyecto, analizar características como el tiempo de ejecución, la adaptabilidad y las representaciones del entorno. La literatura muestra que las implementaciones actuales tienen limitaciones en algunos de estos aspectos. En muchos casos, algunas técnicas tienen un rendimiento satisfactorio en una o dos de estas características, pero una deficiencia en las demás. Por esta razón, el presente proyecto tiene como objetivo diseñar un algoritmo de planificación de ruta basado en textit Ant Colony Optimization (ACO), que considera mejoras para estas limitaciones. El diseño y la parte experimental de este trabajo se basaron en un estilo incremental. En este sentido, propusimos un algoritmo básico, y luego agregamos algunas interacciones globales y locales para tratar algunos de los problemas. Luego, seleccionamos las configuraciones con el mejor rendimiento para definir nuestra propuesta final y compararla con otros métodos ya conocidos. Finalmente, mostramos algunos resultados en una simulación gráfica para mostrar su comportamiento adaptativo. El algoritmo ha demostrado resolver las limitaciones antes mencionadas. Mientras trabajábamos con una metaheurística, no siempre obtuvimos resultados óptimos, sino soluciones factibles lo suficientemente buenas para las aplicaciones de la técnica. Sin embargo, el algoritmo genera resultados promete- dores con una precisión de 95% aproximadamente.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id Yachay_37a0ee668d4b1dd250668822a5e6925b
instacron_str Yachay
institution Yachay
instname_str Universidad Yachay Tech
language eng
network_acronym_str Yachay
network_name_str Repositorio Universidad Yachay Tech
oai_identifier_str oai:repositorio.yachaytech.edu.ec:123456789/210
publishDate 2020
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Investigación de Tecnología Experimetal Yachay
reponame_str Repositorio Universidad Yachay Tech
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Yachay Tech - Universidad Yachay Tech
repository_id_str 10284
spelling Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithmGuarnizo Cabezas, Oscar VicentePlanificación de rutaInteligencia de enjambresSimulación gráficaPath planningAnt Colony OptimizationSwarm intelligenceGraphic simulationLa Planificacion de Rutas es un tema ampliamente estudiado debido a sus diversas aplicaciones en robótica, planificación de socorro, planificación de rutas comerciales e incluso en la industria de los videojuegos. En consecuencia, los métodos computacionales de planificación de rutas son diversos, buscan resolver problemas en entornos desconocidos hasta encontrar un camino con la navegación más fluida. Desafortunadamente, esta diversidad provoca que algunos métodos pasen por alto ciertos aspectos al atender un problema de propósito específico. En este proyecto, analizar características como el tiempo de ejecución, la adaptabilidad y las representaciones del entorno. La literatura muestra que las implementaciones actuales tienen limitaciones en algunos de estos aspectos. En muchos casos, algunas técnicas tienen un rendimiento satisfactorio en una o dos de estas características, pero una deficiencia en las demás. Por esta razón, el presente proyecto tiene como objetivo diseñar un algoritmo de planificación de ruta basado en textit Ant Colony Optimization (ACO), que considera mejoras para estas limitaciones. El diseño y la parte experimental de este trabajo se basaron en un estilo incremental. En este sentido, propusimos un algoritmo básico, y luego agregamos algunas interacciones globales y locales para tratar algunos de los problemas. Luego, seleccionamos las configuraciones con el mejor rendimiento para definir nuestra propuesta final y compararla con otros métodos ya conocidos. Finalmente, mostramos algunos resultados en una simulación gráfica para mostrar su comportamiento adaptativo. El algoritmo ha demostrado resolver las limitaciones antes mencionadas. Mientras trabajábamos con una metaheurística, no siempre obtuvimos resultados óptimos, sino soluciones factibles lo suficientemente buenas para las aplicaciones de la técnica. Sin embargo, el algoritmo genera resultados promete- dores con una precisión de 95% aproximadamente.Ingeniero/a en Tecnologías de la InformaciónUniversidad de Investigación de Tecnología Experimetal YachayPineda Arias, Israel Gustavo2020-07-15T22:16:38Z2020-07-15T22:16:38Z2020-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/210enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Yachay Techinstname:Universidad Yachay Techinstacron:Yachay2025-07-08T17:54:45Zoai:repositorio.yachaytech.edu.ec:123456789/210Institucionalhttps://repositorio.yachaytech.edu.ec/Universidad públicahttps://www.yachaytech.edu.ec/https://repositorio.yachaytech.edu.ec/oaiEcuador...opendoar:102842025-07-08T17:54:45falseInstitucionalhttps://repositorio.yachaytech.edu.ec/Universidad públicahttps://www.yachaytech.edu.ec/https://repositorio.yachaytech.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:102842025-07-08T17:54:45Repositorio Universidad Yachay Tech - Universidad Yachay Techfalse
spellingShingle Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
Guarnizo Cabezas, Oscar Vicente
Planificación de ruta
Inteligencia de enjambres
Simulación gráfica
Path planning
Ant Colony Optimization
Swarm intelligence
Graphic simulation
status_str publishedVersion
title Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
title_full Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
title_fullStr Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
title_full_unstemmed Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
title_short Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
title_sort Path planning simulation in controlled environments using the Ant Colony Optimization algorithm
topic Planificación de ruta
Inteligencia de enjambres
Simulación gráfica
Path planning
Ant Colony Optimization
Swarm intelligence
Graphic simulation
url http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/210