Flores García, Aníbal FernandoMamani Laqui, Marcos Rufino2021-05-052021-05-052019-12-30https://repositorio.unam.edu.pe/handle/UNAM/228El trabajo que se presenta en el presente documento tiene por objeto el de optimizar las rutas de distribución de las unidades de la empresa Los Pieros SRL aplicando Reinforcement Learning. El aprendizaje por refuerzo tiene diversos algoritmos de los cuales se ha elegido el algoritmo Q-Learning que es propicio en la solución de problemas de distribución como es el caso de la presente investigación. Los resultados alcanzados por el algoritmo Q-Learning se comparan con otros algoritmos como el Algoritmo de los Vecinos Más Cercanos (Nearest Neighbors) y el de Colonia de Hormigas (Ant Colony) demostrando la superioridad del QLearning respecto a los puntos de venta alcanzados.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalOptimizarRutas de distribuciónAprendizaje por refuerzoPuntos de ventainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00