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CaVassM/DHGSA_algorithm_DP1

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Tasf.B2B

Descripción del proyecto

Tasf.B2B es un sistema para la gestión y planificación de equipajes extraviados entre aeropuertos. La base del repositorio queda preparada para una arquitectura modular con dos frentes de trabajo:

  • Planificador: módulo principal orientado a la ejecución futura del algoritmo IALNS-SA.
  • Visualizador: módulo cliente que consumirá la información expuesta por el backend.

En esta fase se deja únicamente la estructura necesaria para trabajo paralelo del equipo, sin agregar lógica nueva de negocio.

Arquitectura general

  • Backend: Spring Boot 3.x con patrón MVC y separación por controller, service, repository, domain/model, dto, config y exception.
  • Frontend: organización base para React + TypeScript sin componentes visuales implementados.
  • Infraestructura: base inicial para Docker Compose y servicios auxiliares.
  • Migración controlada: el código actual en src/ se conserva como implementación legada mientras la nueva estructura en modules/ se consolida.

Stack tecnológico

Backend

  • Java 17+ (baseline actual del repositorio: Java 21)
  • Spring Boot 3.x
  • Spring MVC
  • WebSocket
  • JPA/Hibernate como integración prevista
  • PostgreSQL, Redis y MongoDB como servicios objetivo

Frontend

  • React 18+
  • TypeScript
  • Axios
  • Material UI o Tailwind
  • Recharts o D3.js

Infraestructura

  • Docker
  • Docker Compose
  • Nginx

Estructura de carpetas

.
├── .github/
│   └── workflows/
├── data/
├── deploy/
├── docs/
├── modules/
│   ├── backend/
│   │   ├── pom.xml
│   │   └── src/main/java/com/tasfb2b/backend/
│   │       ├── config/
│   │       ├── controller/
│   │       ├── domain/
│   │       │   ├── enums/
│   │       │   └── model/
│   │       ├── dto/
│   │       │   ├── request/
│   │       │   └── response/
│   │       ├── exception/
│   │       ├── repository/
│   │       └── service/
│   └── frontend/
│       ├── package.json
│       ├── tsconfig.json
│       └── src/
├── tests/
├── utils/
└── docker-compose.yml

Escenarios operativos

El sistema se prepara para tres escenarios funcionales:

  • Tiempo real
  • Simulación de período
  • Simulación de colapso

El planificador queda nombrado para priorizar IALNS-SA como algoritmo principal, manteniendo DHGS como referencia o respaldo comparativo.

Documentación relacionada

About

Algoritmo genético DHGSA adaptado al curso de DP1 2026-1

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