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Algoritmo genético de base biológica para la solución del problema de asignación de recursos al planificar desastres naturales simultáneos en escenarios inciertos
(Universidad Industrial de Santander, 2021) González Aldana, Camila Andrea; Chaverra Palacio, Daniela; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Arias Osorio, Javier Eduardo
En esta investigación se implementa un algoritmo en base biológica para dar solución al problema de asignación de maquinaria a la hora de atender desastres simultáneos de tipo remoción en masa e inundación que se presentan en el departamento de Santander. Para abordar este problema, se formula un modelo matemático que contempla el comportamiento estocástico de los desastres naturales mediante la probabilidad de que ocurran este tipo de escenarios. Este modelo tiene como objetivo minimizar el costo total, considerando la penalización cuando se exceda el tiempo mínimo para responder o no se cumpla con la demanda contemplando tres costos: el costo total de transportar maquinaria, el costo total de operación de la maquina y el costo total de penalización por unidad de demanda insatisfecha. Por otra parte, se realiza una revisión de literatura sobre investigación de asignación de recursos al planificar desastres simultáneos en escenarios inciertos. Dicha información es usada para que el algoritmo determine la mejor propuesta de asignación de maquinaria en el escenario de desastres simultáneos que ser presente en Santander. En este algoritmo, se aplican conceptos puntuales de selección por ruleta, cruce y mutación los cuales son comunes en al algoritmo genético tradicional, adicional se implementan conceptos como área de reserva elite y migración, los cuales representan el adicional que da el algoritmo en base bilógica.
Algoritmo VNS para la solución de un sistema de nave nodriza en un problema de ruteo de vehículos con drones en la entrega y recogida de paquetes
(Universidad Industrial de Santander, 2023-11-05) Higuera Ayala, Lina Maria; Peña Jara, Luisa Fernanda; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Diaz Bohorquez, Carlos Eduardo; Lamos Diaz, Henry; Escobar Rodriguez, Laura Yeraldin
Este documento presenta un modelo matemático y una metodología de solución eficiente para el problema de ruteo de vehículos con drones (VDRP) en el cual el objetivo es cumplir la demanda de servicios de recogidas y entregas en una red minimizando el costo total de la operación. para esto el problema es formulado como programa lineal de enteros mixtos (MILP). El modelo formulado contempla la mayoría de las condiciones e interacciones del sistema de nave nodriza (vehículo-dron) como las restricciones que se generan por la forma de operación de cada uno de ellos, a saberse restricciones de capacidad de carga y rango de vuelo. Así mismo, se tienen en cuenta algunas suposiciones con el fin de simplificar un poco el problema. La metodología de solución se basa en la utilización de una extensión del clásico algoritmo de Clarke and Wright para resolver el VDRP con la cual se genera una solución inicial que sea buena y se busca su optimización mediante un algoritmo de búsqueda de vecindario variable (VNS). Se llevan a cabo algunos experimentos numéricos con el fin de medir el rendimiento de las heurísticas y dar respuesta al problema planteado considerando diferentes instancias. Al ser un tema poco explorado por la literatura se considera que este documento amplía tanto preguntas como respuestas en este sistema de nave nodriza que se considera aun innovador en la planificación de las tareas de entrega y recogida de paquetes.
Un algoritmo alns para el problema de ruteo de vehículos con drones en la distribución de última milla
(Universidad Industrial de Santander, 2020) Jiménez Romero, Jhon Alexander; Tarazona Jimenez, Jeamy Sebastian; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Diaz, Henry
Los vehículos aéreos no tripulados o más conocidos como drones han despertado gran interés en los últimos años, teniendo aplicaciones en operaciones militares y civiles, recientemente se ha investigado acerca de las ventajas de su uso en la distribución de paquetes. En el presente trabajo de investigación se formula un problema similar a el Flying Sidekick Traveling Salesman Problem (FSTSP), en referencia a que los drones y camiones pueden trabajar en conjunto; mientras el dron hace una entrega, el camión puede visitar varios clientes. La diferencia del FSTSP es que este modelo considera que los camiones tienen un límite de capacidad y además se tienen restricciones que limitan el tiempo de la ruta, dicha formulación se conoce como el Problema de Ruteo de Vehículos con Drones (VRPD); esta investigación se centra en la distribución de última milla. Para resolver esta formulación se presenta el algoritmo Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), el cual es validado usando instancias propuestas en la literatura. Se verifica cómo varía la función objetivo de la solución inicial mediante el uso de heurísticas destrucción y reparación, finalmente se realiza un análisis de sensibilidad para algunos parámetros del algoritmo y características de los drones; realizando conclusiones de los resultados arrojados y efectuando recomendaciones para futuras investigaciones.
Un algoritmo alns para el problema de ruteo de vehículos eléctricos con función de carga lineal
(Universidad Industrial de Santander, 2020) Osma Blanco, Diana Fernanda; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Diaz, Henry
El creciente interés global por temas ambientales ha incentivado la creación de nuevas tecnologías para mitigar el impacto perjudicial ocasionado por los seres humanos y su estilo de vida actual; uno de los sectores industriales que ha llamado especial atención es el de transporte, que emplea combustibles fósiles y emite gases contaminantes directamente a la atmosfera. Una de las estrategias que puede contribuir significativamente a reducir la huella ambiental de este sector industrial es la adquisición de vehículos que emplean energías alternativas, por parte de empresas transportistas para reemplazar su flota de automotores por una amigable con el medio ambiente. Este cambio genera la necesidad de adaptar la logística vehicular debido a las limitaciones en la autonomía que representa el uso de una batería recargable en lugar de un motor de combustión interna, con esta motivación, en años recientes se ha creado una rama investigativa que se ocupa del ruteo de vehículos eléctricos. En el presente trabajo de investigación se evalúa el desempeño de un algoritmo ALNS para resolver el problema de ruteo de vehículos eléctricos con recargas parciales, por medio del uso de instancias planteadas en la literatura, se analizan los resultados y se efectúan recomendaciones para futuras investigaciones.
Un algoritmo colonia de hormigas para el problema de ruteo de vehículos eléctricos con función de carga parcial y ventanas de tiempo
(Universidad Industrial de Santander, 2019) Avellaneda Gelvez, Juan Felipe; Estevez Landazabal, Rafael Eduardo; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Diaz, Henry
Los vehículos eléctricos comerciales han contribuido significativamente en el mejoramiento de la movilidad en los países altamente desarrollados, por lo que las compañías han invertido para causar el mismo efecto en el área logística. El problema de ruteo de vehículos eléctricos con ventanas de tiempo y carga parcial (EVRPTW-PR) es una extensión del clásico problema de ruteo de vehículos (VRP) en el cual se cuenta con una flota de vehículos eléctricos, que debido a su rango de conducción limitado, requerirá visitar estaciones de carga mientras realiza el recorrido; Las recargas pueden ser realizadas en cualquier momento del recorrido y cualquier nivel de batería, además, gracias a los cortos tiempos de estas, se permiten recargas parciales para asemejar el modelo aún más a la vida real. En este documento, presentamos un modelo matemático para el problema de ruteo de vehículos eléctricos en cuestión y un algoritmo colonia de hormigas para resolverlo eficientemente, aplicando diversos métodos basados en planteamientos y sugerencias de la literatura reciente. Los resultados son presentados como el total de distancia recorrida y el número de vehículos necesarios para resolver el problema, estos son evaluados en instancias de literatura y comparados con otros métodos de solución para problemas afines, determinando mejoras potenciales.
Un algoritmo evolutivo para el problema de distribución de recursos postdesastres sísmicos en la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2016) Barrera Navarro, Andres Ricardo; Hernandez Gomez, Angie Paola; Lamos Diaz, Henry; Aguilar Imitola, Karin Julieth
En el presente trabajo de investigación, se aborda el problema de ruteo de vehículos capacitados (CVRP) para llevar acabo la distribución de recursos en caso de un desastre sísmico en la ciudad de Bucaramanga. El objetivo principal del CVRP es encontrar una serie de rutas óptimas de entrega, que permitan satisfacer la demanda de los clientes teniendo un determinado número de vehículos con capacidad homogénea. Desde la perspectiva de la optimización, el CVRP es un problema de optimización combinatoria catalogado de tipo NP-Hard debido a su complejidad computacional. En la literatura existen diversos métodos exactos, heurísticos y metaheuristicos para dar solución al problema, siendo una metaheuristica la implementada en esta investigación arrojando soluciones aproximadas en un tiempo computacional razonable. Un algoritmo de colonia artificial de abejas es propuesto para minimizar la distancia total recorrida, mejorado mediante el operador de vecindad (Swap Mutación) y un operador de cruce asexual. El algoritmo fue validado en 10 problemas del benchmarking propuestas por Augerat et al, Christofides y Elion mediante el lenguaje de programación Go. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo de colonia artificial de abejas propuesto es eficiente al encontrar soluciones cercanas al óptimo de las diferentes instancias validadas. Se creó un escenario para la ciudad de Bucaramanga donde se tomaron 72 albergues entre canchas, parques y colegios, un centro de distribución y 15 vehículos para el respectivo ruteo.
Un algoritmo genético para el problema de asignación y reasignación de vehículos de emergencia en caso de desastres naturales
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Salgado López, Andrea Viviana; Riveros Villabona, Anny Johanna; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Arias Osorio, Javier Eduardo
Una de las principales dificultades en caso de presentarse un fenómeno natural, es la eficacia en la gestión de emergencias, ya que se requiere de un sistema logístico para apoyar la organización e implementación de las operaciones de respuesta a estos eventos. En la presente investigación se implementa un algoritmo genético para dar solución al problema de asignación y reasignación de vehículos de emergencia para un escenario de desastre, en este caso un evento sísmico en la ciudad de Bucaramanga. Desde el punto de vista de la logística, el objetivo de este trabajo es abordar correctamente a los pacientes críticos desde el sitio de emergencia hasta los centros de atención más adecuados, es decir, una vez que se generan víctimas en las áreas de desastre se realiza la clasificación de los pacientes de acuerdo a un nivel de gravedad que determina la prioridad del paciente para el tratamiento, permitiendo identificar que vehículo de emergencia y centro de atención puede atender a dicho paciente. Se plantea un modelo matemático que puede definir el número óptimo y la asignación de vehículos de emergencia involucrados en operaciones de socorro, con el fin de minimizar los tiempos de rescate y así socorrer el mayor número de pacientes lesionados de un área de desastre. Además, se desarrolla una estrategia de reasignación de vehículos de emergencia, teniendo en cuenta la evolución de las condiciones de salud de los pacientes, dado que pueden empeorar durante el proceso de rescate y pueden ser revaluadas, dicha estrategia permite ajustar de manera óptima el plan de asignación. Para validar la metodología propuesta es necesario evaluar casos de prueba mediante experimentación numérica, considerando un escenario de desastre para la ciudad de Bucaramanga
Un algoritmo genético para el problema de distribución de ayuda humanitaria con tiempos de viaje estocásticos y flota heterogénea para la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2019) Pabon Pacheco, Alexander; Picon Delgado, Javier Santiago; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Diaz, Henry
En esta investigación se implementa un algoritmo genético para solucionar el problema de distribución de ayuda humanitaria considerando tiempos de viaje estocásticos y flota heterogénea para un escenario de desastre en la ciudad de Bucaramanga. Para abordar este problema, se formula un modelo matemático que contempla el comportamiento estocástico de los tiempos de viaje mediante la aplicación de una distribución de probabilidad a la velocidad de desplazamiento a través de cada uno de los arcos que componen la malla vial. Dicho modelo tiene como objetivo la minimización de 3 costos: el costo operativo, el costo por demanda insatisfecha y, el costo por demora en la entrega de los recursos tras estipular un plazo máximo para su distribución. Por otra parte, se realiza una revisión de documentos que traten la logística humanitaria a nivel regional y nacional, donde se evidencia el carácter heterogéneo de la flota dispuesta a atender emergencias, así como las características de acuerdo con cada tipo de vehículo. Esta información es usada para la caracterización de la flota con la cual el algoritmo determina la mejor propuesta de distribución para el escenario de desastre en Bucaramanga. Posteriormente, se implementa una heurística modificada del vecino más cercano para la generación de un conjunto de soluciones iniciales, las cual serán mejoradas por los operadores del algoritmo genético. En dicho algoritmo se aplican conceptos puntuales como la selección por torneos, elitismo, cruce multipunto y mutación por intercambio, que son variaciones de los operadores tradicionalmente usados en algoritmos genéticos. Para su validación se compara usando instancias de la literatura que permiten concluir sobre la efectividad del algoritmo, el cual se desempeña mejor cuando los clientes se encuentran dispersos y cuando el problema de ruteo considera una cantidad de clientes relativamente baja. ____________________
Un algoritmo hibrido para el problema de distribución de recursos post-desastres sísmicos con demandas estocásticas en la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2019) Joya Millan, Mayra Alejandra; Tarazona Uribe, Tibisay Paola; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Diaz, Henry
El presente trabajo contempla una hibridación de dos metaheurísticas, algoritmo genético y enjambre de partículas para optimizar el ruteo de vehículos encargados de la distribución de recursos en la fase pos-desastre ocasionada por un sismo en la ciudad de Bucaramanga. Se formuló un modelo matemático y con base en este, se tiene como objetivo disminuir tanto los tiempos de entrega como la demanda insatisfecha de los albergues, garantizando la mayor cobertura posible en cada entrega de recursos (kits) y dando solución al problema de ruteo de vehículos con demandas estocásticas (VRPSD). Así mismo se recolectó la información necesaria para la asignación de recursos (kits) equitativamente para cada uno de los albergues, los cuales fueron modelados como nodos con su respectiva oferta y demanda para alimentar un sistema de información geográfico y dichos nodos son los que constituyen la red de transporte. La validación de la eficacia y eficiencia del modelo desarrollado, se realizó a partir de instancias de la literatura y el planteamiento de un escenario supuesto para la ciudad (sismo de intensidad 7 según la escala de Mercalli); donde se contemplan setenta y tres (73) albergues más un (1) depósito. Para la respectiva visualización de los resultados se trabajó una herramienta web basada en el lenguaje de programación Python. Los resultados permitirán al encargado de la toma de decisiones, designar las rutas más rápidas entre el depósito y los albergues para suplir la demanda en el menor tiempo posible, disminuyendo así las pérdidas de vidas humanas en el caso de una emergencia sísmica.
Un algoritmo hibrido para el problema de localización-ruteo con recogida y entrega simultánea con ventanas de tiempo
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Blanco Hernández, Zuleyma; Angulo Torralvo, María José; Arias Osorio, Javier Eduardo; Aguilar Imitola, Karin Julieth
El problema de localizaciónruteo es uno de los temas más recientes en el campo de la investigación y de mayor importancia en los problemas de ubicación; en esta investigación se estudian dos variantes actuales del problema de localización y ruteo (LRP), con entrega y recogida simultánea con ventanas de tiempo (LRPSPDTW), es decir, distribución de bienes y recolección de estos al final de su vida útil, cuya finalidad es que estas dos tareas se realicen simultáneamente, teniendo en cuenta las restricciones de tiempo establecidas por el cliente. En consecuencia, el objetivo principal abordado en el modelo de programación lineal entero para LRPSPDTW, es la minimización de la suma de todos los costos del problema. Dado que este tipo de problema es NPHard, se propone utilizar un algoritmo híbrido entre la búsqueda de vecindario de variable adaptativo (AVNS) y el algoritmo genético, proporcionando una solución al problema mencionado. Con esta herramienta se busca mejorar las decisiones en cuanto a la ubicación de los depósitos y la asignación de rutas, haciéndolas factibles para el problema, y de esta manera, se valida el desempeño del algoritmo propuesto en términos de calidad de la solución y menor tiempo computacional.
Un algoritmo hibrido para el problema de ubicación de puntos de distribución y gestión de inventario de suministros para la logística post desastre con demanda estocástica
(Universidad Industrial de Santander, 2021) Sánchez Montañez, Julieth Paola; Carranza Guzmán, Rony Stewart; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Díaz, Henry
La logística humanitaria se considera una de las principales disciplinas que participan en la atención a un desastre, para ello la generación de constante conocimiento en el desarrollo de modelos y métodos de solución que busquen optimizar el uso de los recursos constituyen la clave para ayudar a disminuir los efectos y consecuencias de los desastres. El problema de ubicación de puntos de distribución y gestión de inventarios de suministros para la logística post desastre es uno de los temas más recientes en el campo de la investigación. En consecuencia, el objetivo principal abordado en el modelo de programación lineal, es la minimización de la suma de todos los costos del problema incluyendo los costos generados por la falta de acceso a la ayuda humanitaria. Dado que este tipo de problema es NPHard, se propone utilizar un algoritmo híbrido entre la búsqueda de vecindario de variable (VNS) y el algoritmo genético, proporcionando una solución al problema mencionado. Con esta herramienta se busca mejorar las decisiones en cuanto a la ubicación de los depósitos y la asignación de los recursos humanitarios, haciéndolas factibles para el problema, y de esta manera, se valida el desempeño del algoritmo propuesto en términos de calidad de la solución y menor tiempo computacional
Un algoritmo memético para el problema de localización-ruteo con ventanas de tiempo para la atención de desastres sismicos en la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2016) Barreto Robles, Melissa Andrea; Niño Niño, Paula Nathalia; Lamos Diaz, Henry; Aguilar Imitola, Karin Julieth
En la presente investigación, se aborda un problema de localización-ruteo con ventanas de tiempo (LRPTW por sus siglas en inglés) para llevar a cabo la evacuación de afectados en caso de un desastre sísmico en la ciudad de Bucaramanga. El objetivo principal del LRPTW es localizar un número de depósitos y establecer una serie de rutas óptimas que permiten satisfacer las ventanas de tiempo de los clientes a servir. Para la solución del problema propuesto se diseñó un algoritmo memético (MA por sus siglas en inglés), que hace uso de operadores de búsqueda local, con el objetivo de minimizar el tiempo total de respuesta. El algoritmo fue validado con las instancias de la literatura de Prodhon para el problema de localización-ruteo capacitado (CLRP por sus siglas en inglés), mediante el lenguaje de programación Matlab, debido a la inexistencia de instancias para el LRPTW. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo encuentra soluciones cercanas al óptimo de las instancias validadas, haciendo una comparación respecto al número de vehículos usados, ya que al tener funciones objetivos diferentes no se puede comparar directamente con los costos. Se presenta además un caso de estudio en la ciudad de Bucaramanga para demostrar el enfoque práctico de modelado hacia la determinación de la ubicación de albergues y las rutas de evacuación de los vehículos, desde los puntos de encuentro hacia los albergues establecidos, por medio de la herramienta computacional diseñada, con el fin de lograr una atención oportuna a los afectados y mitigar las pérdidas humanas.
Un modelo de programación estocástico-objetivo para la entrega de recursos a los albergues ante un sismo en la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2018) Vesga Chaparro, Deisy Mabel; Villar Duarte, Sergio Andres; Lamos Díaz, Henry; Aguilar Imitola, Karin Julieth
Este trabajo presenta una optimización multi-objetivo a través del algoritmo de enjambre de partículas con componente evolutivo para el problema de asignación de recursos a los albergues temporales en la fase post-desastre por sismo en la ciudad de Bucaramanga. El diseño del modelo matemático incluyo la minimización de la demanda insatisfecha, los costos de mantener y asignar; buscando garantizar la mayor cobertura del servicio. El objetivo de esta investigación es asignar de forma equitativa los recursos (kits y agua) a cada albergue teniendo en cuenta que cada uno de estos demanda una cantidad diferente de productos dependiendo del número de personas albergadas. En la literatura existen diversos métodos de solución como las heurísticas y las meta-heuristicas que nos permiten solucionar de forma inteligente un problema, en el presente documento se utiliza una meta-heuristica que arroja soluciones aproximadas en un tiempo computacional razonable. Se creó un escenario para la ciudad de Bucaramanga en donde se tomaron setenta y dos (72) albergues, un centro de distribución y dos (2) productos; donde se tomó una demanda estocástica para cada albergue. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo de optimización de enjambre de partículas con componente evolutivo propuesto es eficiente dado que arrojo buenas soluciones.
Un modelo para la localización de depósitos centrales y ruteo de vehículos de dos escalones aplicado a la distribución de recursos humanitarios durante las fases de pre y pos-desastre (2e-lrp)
(Universidad Industrial de Santander, 2018) Angarita Monroy, Andres Guillermo; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Arias Osorio, Javier Eduardo
En la presente investigación se aborda el problema de localización y ruteo de vehículos de dos escalones (Two Echelon Location Routing Problem, 2E-LRP), teniendo en cuenta su importancia en la gestión de la cadena de suministro humanitaria. El problema es formulado como un modelo de programación lineal entera mixta, con el objetivo de minimizar el costo total y considerando limitaciones de capacidad en las instalaciones o depósitos centrales (depósitos primarios y centros regionales) a localizar y en los vehículos utilizados para el ruteo tanto del primer como del segundo nivel. Adicionalmente, se asume un comportamiento de tipo determinístico en la demanda que presentan los clientes y flota heterogénea en el escalón. Para dar solución al problema, se desarrolla un algoritmo genético (AG) y se propone una nueva codificación de la solución. La funcionalidad y consistencia del método propuesto es validada a través de experimentos numéricos, considerando tres tipos de instancias (pequeña, mediana y robusta) y haciendo uso del diseño de experimentos (diseño factorial ). Los resultados computacionales muestran que el algoritmo genético obtiene buenas soluciones en un tiempo computacional razonable (menos de 30 minutos) dada la complejidad del problema. Finalmente, el análisis estadístico permite inferir que los parámetros: tamaño de la población, número de generaciones y probabilidad de cruce tienen una gran incidencia en la función objetivo, la cual busca minimizar los costos generados al momento de diseñar la red logística.
Un modelo para la localización de estaciones de intercambio de batería y ruteo de vehículos eléctricos
(Universidad Industrial de Santander, 2019) Acevedo Guarín, John Freddy; Cáceres Entralgo, Erik Danobis; Aguilar Imitola, Karin Julieth; Lamos Díaz, Henry
La presente investigación aborda el problema de localización de estaciones de intercambio de batería y ruteo de vehículos eléctricos implementando un algoritmo de búsqueda de vecindario variable adaptativo (AVNS por sus siglas en inglés). Para dar solución a este problema se desarrolla un modelo matemático teniendo en cuenta las restricciones que tienen los vehículos eléctricos. Además, se propone un algoritmo AVNS que consta de 4 fases fundamentales, inicialmente esta la fase de inicialización, la cual genera una solución inicial y posteriormente se trabajará alrededor de esta solución por medio de estructuras de vecindario. En segundo lugar, se encuentra la fase de sacudida, donde se modifica la probabilidad con la cual se aplican las estructuras de vecindario. Posteriormente en tercer lugar se encuentra la fase de búsqueda de vecindario, durante esta fase el algoritmo realiza una búsqueda completa a través de una búsqueda local hasta encontrar el óptimo local. Finalmente se encuentra la fase de evaluación de la solución, en donde la solución obtenida por el procedimiento de búsqueda local se compara con la mejor solución actual. El algoritmo propuesto es validado con las instancias de la literatura de Barreto y Tuzun para el problema de localización-ruteo capacitado. Los resultados obtenidos presentan variaciones con respecto a las mejores soluciones conocidas en la literatura, mostrando un mejor desempeño para las instancias de Barreto.
Un problema de localización multiobjetivo en la fase de preparación para desastres por sismos en la ciudad de Bucaramanga
(Universidad Industrial de Santander, 2016) Contreras Arevalo, Maria Alejandra; Martinez Galvis, Andrea Cristina; Lamos Diaz, Henry; Aguilar Imitola, Karin Julieth
Este trabajo presenta una optimización multiobjetivo a través de un algoritmo elitista NSGAII para el problema de localización de albergues temporales en la fase de preparación para desastres por sismos en la ciudad de Bucaramanga. El diseño del modelo matemático incluyó la minimización de la distancia recorrida por la población afectada a los albergues y la maximización de la mínima utilización de la capacidad de los albergues, buscando garantizar mayor cobertura en el servicio. Se desarrolló un escenario de aplicación con datos estimados según un sismo de intensidad 6 en la escala de Richter; mediante la construcción de una red de instalaciones y clientes y de esta forma generar una primera aproximación a la solución del problema. Este trabajo presenta una optimización multiobjetivo a través de un algoritmo elitista NSGAII para el problema de localización de albergues temporales en la fase de preparación para desastres por sismos en la ciudad de Bucaramanga. El diseño del modelo matemático incluyó la minimización de la distancia recorrida por la población afectada a los albergues y la maximización de la mínima utilización de la capacidad de los albergues, buscando garantizar mayor cobertura en el servicio. Se desarrolló un escenario de aplicación con datos estimados según un sismo de intensidad 6 en la escala de Richter; mediante la construcción de una red de instalaciones y clientes y de esta forma generar una primera aproximación a la solución del problema.

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