Grafo de rutas para servicio de pedidos en mercado central
Visión general
De qué trata este proyecto.
Modela los 180 puntos como un grafo ponderado (peso = tiempo estimado entre puntos, calibrado con datos GPS históricos). Implementa la lista de adyacencias y Dijkstra con cola de prioridades (puedes reutilizar tu heap del módulo anterior). Aplica un greedy de asignación (vehículo más cercano al siguiente punto pendiente) sobre los caminos pre-computados. Mide tiempos contra la solución actual sobre 14 días de pedidos reales. Entrega el código, un informe de 10 páginas y un cuaderno reproducible que rehaga la comparación.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Reducir el tiempo de planificación de rutas diarias de 8 minutos a menos de 30 segundos con menos de 8 por ciento de pérdida de optimalidad.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Modelar un dominio real como grafo ponderado
- Implementar Dijkstra con representación de lista de adyacencias
- Comparar trade-offs entre optimalidad y tiempo de cómputo
- Documentar resultados para personas no técnicas
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de Software
Modelar un dominio operativo real como grafo y aplicar Dijkstra con buen criterio de complejidad es el problema clásico que abre la puerta a roles de ingeniería en empresas de logística y movilidad.
Este proyecto afina
- graphs
- dijkstra
- adjacency-lists
Ingeniero/a Backend
Las personas backend con experiencia en algoritmos sobre grafos diseñan APIs de cálculo de rutas que escalan en lugar de morirse con la primera operación grande.
Este proyecto afina
- graphs
- priority-queues
- complexity-analysis