Análisis del Servicio de Recolección de Residuos en una ciudad inteligente. Un Caso de Estudio en Torreón, Coahuila, México

Autores/as

  • Carlos Alberto Ochoa Ortiz Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México https://orcid.org/0000-0002-9183-6086
  • José Alberto Hernández-Aguilar Facultad de Contaduría, Administración e Informática, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. México https://orcid.org/0000-0002-5184-0005
  • Irma Yasmín Hernández-Baez Universidad Politécnica del Estado de Morelos. México

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.3/2

Palabras clave:

Minería de datos, Problema de ruteo de vehículos, recolección de residuos

Resumen

El manejo de residuos efectivo es esencial para mantener un ambiente urbano limpio y sostenible. Este trabajo aborda los desafíos de la recolección de residuos en Torreón, Coahuila, México, mediante la integración de técnicas de minería de datos con el problema de ruteo de vehículos (VRP). El objetivo es optimizar las rutas y los horarios de recolección de residuos para minimizar los costos, reducir el consumo de combustible y mejorar la eficiencia operativa. El estudio aprovecha datos históricos de recolección de residuos, información demográfica y datos geográficos para comprender integralmente los patrones de generación de residuos, la densidad de población y el diseño de la infraestructura. El proceso de minería de datos implica técnicas de análisis exploratorio, agrupamiento y clasificación para identificar variables y patrones críticos que influyen en la generación y recolección de residuos. Esta información se utiliza para diseñar rutas de recolección eficientes, considerando factores como la distancia, las limitaciones de capacidad, los patrones de tráfico y las ventanas de tiempo. El modelo VRP se aplica entonces para asignar vehículos de recolección de residuos de forma óptima, garantizando que cada ruta reciba servicio dentro del plazo designado. El modelo tiene como objetivo minimizar la cantidad de vehículos utilizados, optimizar la utilización de la capacidad y reducir las distancias de viaje. Además, se integran datos en tiempo real sobre el estado del vehículo, las condiciones del tráfico y las tasas de generación de residuos para ajustar rutas y horarios para mejorar la eficiencia operativa de forma dinámica. Este enfoque proporciona a las autoridades de gestión de residuos de Torreón información y herramientas valiosas para mejorar las operaciones de recolección de residuos. Al aprovechar las técnicas de minería de datos y VRP, el estudio tiene como objetivo mejorar las prácticas de gestión de residuos, reducir el impacto ambiental y promover un medio ambiente más limpio y saludable para los residentes de Torreón, Coahuila, México.

Biografía del autor/a

Carlos Alberto Ochoa Ortiz, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Carlos Alberto Ochoa Ortiz. (Bs'94 Eng. Master'00; PhD'04 Investigador Postdoctoral 06, Investigación Postdoctoral Industrial 09, Investigación Postdoctoral Estudios Energéticos 18, & Sabático Académico 23). Se incorporó a la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez en junio de 2008. Ha escrito más de 787 artículos científicos en 7 idiomas relacionados principalmente con logística para Smart Cities e Industria 4.0 utilizando diferentes técnicas de inteligencia artificial. Ha dirigido 97 tesis doctorales, 96 tesis de maestría y 94 tesis de licenciatura. Participa en la organización de varias conferencias internacionales, tales como Cilog y Micai. Ha sido revisor de varias revistas especializadas incluyendo dos importantes revistas de Elsevier: Applied: Soft Computing y, Computer on Human Behavior. Sus intereses de investigación incluyen la computación ubicua, la computación evolutiva, el procesamiento del lenguaje natural, los modelos sociales para una ciudad inteligente. Desde enero de 2017 participa en el NAB del Doctorado en Tecnología (PNPC) de la UACJ. Desde septiembre de 2016 cuenta con la distinción SNI 2.

José Alberto Hernández-Aguilar, Facultad de Contaduría, Administración e Informática, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. México

Es Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Master in Business Administration con Mención Honorífica por la Universidad de Las Américas Campus Ciudad de México, e Ingeniero en Computación por parte de la UNAM. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo en el análisis de información mediante minería de datos, machine learning y deep learning, así como a la implementación de algoritmos de optimización en Unidades Gráficas de Procesamiento GPUs. Su línea de investigación es Inteligencia artificial aplicada. Es profesor de la carrera de Licenciatura en Informática de la UAEM, y miembro del NAB del Programa de Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado de la UAEM (SNPC-CONAHCYT). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores SNI nivel 1. Ha publicado diversos artículos de investigación y de divulgación, y es autor de tres libros

Irma Yasmín Hernández-Baez, Universidad Politécnica del Estado de Morelos. México

Tiene un Doctorado en Ciencias de la Computación con especialidad en Optimización del Tec de Monterrey. Desde Enero de 2009 hasta la fecha, ella ha sido parte de la comunidad de la Universidad Politécnica del Estado de Morelos, con la posición de profesor de tiempo completo. Ella es actualmente responsable del grupo de investigación llamado “Tecnologías Web”, trabajando en la línea de investigación: “Desarrollo y optimización de Tecnologías Web con técnicas de Inteligencia Artificial”. Sus principales áreas de interés son: optimización combinatoria, tecnologías Web, desarrollo de programación en ambientes Grid, minería de datos, visión por computadora, investigación educativa, entre otros.

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Vol-16-Num-3-art-2

Publicado

01-10-2024

Cómo citar

Ochoa Ortiz, C. A., Hernández-Aguilar, J. A., & Hernández-Baez, I. Y. (2024). Análisis del Servicio de Recolección de Residuos en una ciudad inteligente. Un Caso de Estudio en Torreón, Coahuila, México. Programación matemática Y Software, 16(3), 9–20. https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.3/2

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