[en] In recent years there has been an increase in the number of cities that are incorporating new systems based on the concept known as the Internet of Things (IoT) to, on the one hand, obtain new data about the city and, on the other hand, from these, offer new services and optimize energy consumption. These cities are moving towards an intelligent city paradigm called Smart City, whose main objective is to achieve more intelligent and sustainable cities that constitute a better place to live. Among all the applications that have arisen for Smart Cities, it is worth highlighting those aimed at intelligent logistics, which seek savings and energy efficiency in transport performed by vehicle fleets. Along with this, new sensors have emerged to carry out projects that incorporate the concept of IoT and the connection of an object of daily life to the Internet. These sensors or nodes are grouped into what are known as Wireless Sensor Networks (WSN). These networks can be deployed in both rural and urban environments and provide the essential infrastructure for data collection in applications for Smart Cities. In the present thesis, a research is conducted on the indicated use of the sensors together with the WSN for the data collection in waste collection systems. Likewise, the processing of the data obtained by these networks and the extraction of patterns that allow modelling their behaviour offer valuable information which can be used later to improve other systems such as routing optimization systems. This thesis work deals with the use of prediction models to predict demand and then provide this information to other systems for later use. Finally, the data obtained through a network of sensors and the information extracted through predictive models enable the inclusion of new methods of vehicle routing optimization in an intelligent waste collection system or Smart Waste Collection System. The optimization of vehicle routes in this type of system is formulated in the literature as a Vehicle Routing Problem (VRP), in which its parameters are generally stochastic in nature, but are treated deterministically. This thesis deals with the resolution of VRP problems that include uncertainty in the demand of their customers. To this end, new methodologies in the literature such as Simheuristics are used and, in this work, modifications are proposed including prediction models in their use in order to obtain better results.

[es] Durante los ?ltimos a?os se ha producido un incremento en el n?mero de ciudades que est?n incorporando nuevos sistemas basados en el concepto conocido como Internet de las Cosas o Internet of Things (IoT) para, por un lado, obtener nuevos datos acerca de la ciudad y, por otro, a partir de estos, ofrecer nuevos servicios y optimizar el consumo energ?tico. Estas ciudades se mueven hacia un paradigma de ciudad inteligente o Smart City, cuyo principal objetivo es conseguir ciudades m?s sostenibles y que constituyan un mejor lugar donde vivir. Entre todas las aplicaciones que han surgido para Smart Cities, cabe destacar las destinadas a la log?stica inteligente, que buscan el ahorro y la eficiencia energ?tica en el transporte realizado por las flotas de veh?culos. Unido a esto, nuevos sensores han emergido para llevar a cabo proyectos que incorporen el concepto de IoT y la conexi?n de cualquier objeto de la vida diaria a Internet. Estos sensores o nodos se agrupan en las conocidas como Wireless Sensor Networks (WSN) o redes inal?mbricas de sensores. Dichas redes pueden desplegarse tanto en entornos rurales como en urbanos y suponen la infraestructura b?sica para la toma de datos en aplicaciones para Smart Cities. En la presente tesis se realiza una investigaci?n sobre el uso indicado de los sensores junto con las WSN para la toma de datos en sistemas de recogida de desechos. Asimismo, el procesamiento de los datos obtenidos por dichas redes y la extracci?n de patrones que permitan modelar su comportamiento ofrecen una valiosa informaci?n que puede emplearse m?s tarde para mejorar otros sistemas, como, por ejemplo, sistemas de optimizaci?n de rutas de veh?culos. En este trabajo de tesis se aborda la utilizaci?n de modelos de predicci?n para predecir la demanda y que esta informaci?n pueda proporcionarse a otros sistemas para su posterior uso. Por ?ltimo, los datos obtenidos a trav?s de una red de sensores y la informaci?n extra?da gracias a los modelos de predicci?n habilitan la inclusi?n de nuevos m?todos de optimizaci?n de rutas de veh?culos en un sistema de recogida inteligente de desechos o Smart Waste Collection System en ingl?s. La optimizaci?n de las rutas de veh?culos en este tipo de sistemas se formula en la literatura como un problema de rutas de veh?culos o Vehicle Routing Problem (VRP), en el que generalmente sus par?metros son de naturaleza estoc?stica, pero con frecuencia son tratados de forma determinista. En esta tesis se aborda la resoluci?n de problemas VRP que incluyan incertidumbre en la demanda de sus clientes. Para ello, se emplean nuevas metodolog?as propuestas en la literatura como Simheuristics y se propone incluir modelos de predicci?n con el fin de obtener mejores resultados.