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Caso de estudio de aplicaci贸n de algoritmos gen茅ticos para la optimizaci贸n de rutas mar铆timas
La meteorolog铆a es un factor determinante para la rentabilidad, la seguridad y la sostenibilidad
medioambiental de las rutas que recorren los buques de navegaci贸n mar铆tima. Las condiciones
meteorol贸gicas afectan significativamente al rumbo de los buques, con implicaciones tanto para la
seguridad de la tripulaci贸n como para el consumo de combustible y las emisiones contaminantes. Por
ello, es necesario contar con un sistema eficaz de apoyo a la toma de decisiones que permita planificar la
ruta y la velocidad del buque en funci贸n de las previsiones meteorol贸gicas.
En este Trabajo de Fin de Grado se presenta la implementaci贸n de un modelo basado en algoritmos
gen茅ticos para minimizar el consumo de combustible y la diferencia entre la hora de llegada y la
prevista de un buque, considerando las dos influencias meteorol贸gicas m谩s relevantes para la
navegaci贸n: el viento y las olas. Nuestra propuesta ayuda a los planificadores de rutas a encontrar rutas
de coste m铆nimo que tengan en cuenta la meteorolog铆a, eviten las zonas especificadas y cumplan las
restricciones de tiempo de llegada.
Para ello se plantea un modelo de planificaci贸n de rutas multicriterio, cuyo enfoque sea la optimizaci贸n
de rutas mar铆timas, mediante el uso de los datos mar铆timos proporcionados por el Servicio de Vigilancia
del Medio Marino de Copernicus (CMEMS) y AIS (Sistema de Identificaci贸n Autom谩tica), la aplicaci贸n
de modelos de machine learning para predecir la velocidad del buque y la aplicaci贸n del algoritmo
gen茅tico NSGA-II para obtener un conjunto de soluciones 贸ptimas.Meteorology is a determining factor for the profitability, safety, and environmental sustainability of
routes taken by maritime vessels. Weather conditions significantly impact the course of ships, with
implications for both crew safety and fuel consumption as well as pollutant emissions. Therefore, it is
necessary to have an effective decision support system that enables the planning of routes and vessel
speeds based on weather forecasts.
This Final Degree Project presents the implementation of a model based on genetic algorithms to
minimize fuel consumption and the difference between the actual arrival time and the estimated time of
arrival of a ship, considering the two most relevant meteorological influences for navigation: wind and
waves. Our proposal assists route planners in finding minimum-cost routes that take into account
meteorology, avoid specified areas, and meet arrival time constraints.
To achieve this, a multi-criteria route planning model is proposed, focusing on the optimization of
maritime routes. This is accomplished by utilizing maritime data provided by the Copernicus Marine
Environment Monitoring Service (CMEMS) and the Automatic Identification System (AIS), applying
machine learning models to predict vessel speed, and employing the NSGA-II genetic algorithm to
obtain a set of optimal solutions.Departamento de Inform谩tica (Arquitectura y Tecnolog铆a de Computadores, Ciencias de la Computaci贸n e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Inform谩ticos)Grado en Ingenier铆a Inform谩tic