López Santana, Eduyn RamiroDiaz Carvajal, Sergio DavidConde Perilla, Brayan Steeven2025-04-082025-04-082024-11-14http://hdl.handle.net/11349/94738En los sistemas de transporte convencionales, se ha trabajado con parámetros como los costos, los tiempos de transporte o las capacidades con valores fijos y bien definidos. Sin embargo, cuando los datos son imprecisos, se utilizan números difusos para representar la incertidumbre que se genera al no tener un valor exacto. Los números difusos permiten modelar escenarios en los que las variables no pueden ser determinadas con exactitud, siendo un poco más realista y acertado a lo que son en realidad los sistemas de transporte. La extensión a múltiples productos implica modelar bienes con diferentes demandas, costos u oferta en el mercado. Adicionalmente, los transbordos introducen nodos intermedios en la red de transporte, dando un nivel adicional de alcance para el envío de productos a destinos que no son de fácil acceso.El presente trabajo pretende crear un modelo matemático difuso que abarque estas dos condiciones adicionales, definiendo las funciones objetivo, restricciones y parámetros que reflejen la incertidumbre dentro del sistema. Se desarrollan algoritmos de solución basados en la literatura existente, que combinen métodos como programación lineal difusa o algoritmos, para encontrar soluciones óptimas o eficientes bajo condiciones de incertidumbre. El objetivo es proporcionar una herramienta útil y efectiva para resolver problemas de transporte en escenarios reales.In conventional transportation systems, we have worked with parameters such as costs, transportation times or capacities with fixed and well-defined values. However, when the data is imprecise, fuzzy numbers are used to represent the uncertainty generated by not having an exact value. Fuzzy numbers allow us to model scenarios in which the variables cannot be determined exactly, being a little more realistic and accurate to what transportation systems actually are. Extending to multiple products involves modeling goods with different demands, costs, or supply in the market. Additionally, transshipments introduce intermediate nodes into the transportation network, providing an additional level of reach for shipping products to destinations that are not easily accessible.The present work aims to create a fuzzy mathematical model that encompasses these two additional conditions, defining the objective functions, constraints and parameters that reflect the uncertainty within the system. Solution algorithms are developed based on existing literature, which combine methods such as fuzzy linear programming or algorithms, to find optimal or efficient solutions under conditions of uncertainty. The goal is to provide a useful and effective tool to solve transportation problems in real scenarios.pdfConjuntos difusosProgramación linealModelo de transporteAlgoritmosOptimizaciónbachelorThesisIngeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicasAlgoritmos difusosNúmeros difusosOptimización matemáticaTransporte urbano -- Análisis matemáticoOpenAccessFuzzy setsLinear programmingTransportation modelAlgorithmsOptimizationAbierto (Texto Completo)