RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Mejora de las modelizaciones QUBO del problema del viajante y enrutamiento de vehículos para su resolución mediante Quantum Annealing
A1 González Bermejo, Saúl
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Computación cuántica
K1 Quantum Annealing
K1 Optimización combinatoria
AB El objetivo de este TFG consiste en construir una función con ciertas propiedades, de maneraque mediante la herramienta denominada Quantum Annealing (atemperamiento cuántico) se resuelvael siguiente problema propuesto por la empresa Lighthouse Disruptive Innovation Group LLC.Supongamos que tenemos un almacén donde están localizados un número N de pedidos. Contamoscon Q robots que van a ser los encargados de coger los pedidos y llevarlos al punto desde dondevan a ser distribuidos. En el artículo qRobot: A Quantum computing approach in mobile robot orderpicking and batching problem solver optimization [2], desarrollado entre otros por Parfait Atchadé(empresa Lighthouse e investigador de la universidad Ramon Llull) y Guillermo Alonso (UVa), sedan todos los detalles acerca del problema y su resolución cuando se busca minimizar la distanciatotal que recorren los robots.El propósito de este TFG será resolver el problema consistente en minimizar el tiempo que tardanlos robots en recoger todos los pedidos o, lo que es equivalente, minimizar el máximo de las distanciasque recorre cada robot. Aparte de la modelización y del código (en Python) necesarios para resolverel problema, lo extenso del trabajo será un desarrollo sobre en qué consiste el algoritmo QuantumAnnealing, centrándonos en exponer las matemáticas que ayudan a entender cómo realizar buenasmodelizaciones.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/58161
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/58161
LA spa
NO Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica
DS UVaDOC
RD 17-jun-2024