Publicación: Solución de un modelo de localización de máxima cobertura para estaciones de bomberos.
| dc.contributor.advisor | Martinez Quezada, Daniel Orlando | |
| dc.contributor.advisor | Arias Osorio, Javier Eduardo | |
| dc.contributor.author | Sierra Hernández, Andrea Carolina | |
| dc.contributor.author | Sanabria Lozada, Nayla Yessenia | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-04T00:43:48Z | |
| dc.date.available | 2020 | |
| dc.date.available | 2024-03-04T00:43:48Z | |
| dc.date.created | 2020 | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Esta investigación se enfoca en el problema de localización de cobertura máxima aplicado a problemas de ubicación en instalaciones de emergencia, como las estaciones de Bomberos. Este problema se modela para el caso específico y se aborda con algoritmos evolutivos (EA). La alta diversidad biológica, la sostenibilidad del agua y el suelo y algunas actividades humanas en Colombia son afectadas por los incendios. Según el IDEAM (2018) en el 2018 se reportó alerta roja en 22 de los 32 departamentos del país. Por ende, nace la necesidad de hacer una solución de un modelo para la instalación de un centro de atención enfocado a este tipo de emergencias, como lo son las estaciones de Bomberos. Debido a las características de este problema se decidió limitar el alcance de este proyecto a problemas de máxima cobertura. Inicialmente, se usa una ecuación de búsqueda que combina las palabras clave literatura. Los resultados de la revisión permiten identificar modelos matemáticos utilizados para resolver el problema de cobertura en instalaciones de emergencia y los métodos de solución más usados para este fin. Dentro de los métodos de solución encontrados están los algoritmos evolutivos, específicamente, los algoritmos genéticos. Es así como se decide desarrollar un algoritmo genético, con parámetros basados en la literatura encontrada, que dé solución a un modelo de localización de máxima cobertura. Finalmente se presentan los resultados obtenidos y la comparación con instancias encontradas. | |
| dc.description.abstractenglish | This research focuses on the problem of locating maximum coverage applied to location problems in emergency facilities, such as Fire stations. This problem is modeled for the specific case and is approached with evolutionary algorithms (EA). High biological diversity, water and soil sustainability and some human activities in Colombia are critical of fires. According to IDEAM (2018) in 2018, a red alert was reported in 22 of the 32 departments of the country. For example, the need is born to make a solution of a model for the installation of a center of attention focused on this type of emergencies, such as the Fire stations. Due to the characteristics of this problem, the scope of this project is limited to maximum coverage problems. Initially, a search equation is used that combines the keywords (...) to review the literature. The results of the review can identify mathematical models used to solve the problem of coverage in emergency facilities and the most used solution methods for this purpose. Among the solution methods found are the evolutionary, specific algorithms, the genetic algorithms. This is how it is decided to develop a genetic algorithm, with specific parameters in the literature found, that provides a solution to a maximum coverage location model. Finally, the results obtained and the comparison with instances found are presented. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Industrial | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40154 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Industrial | |
| dc.publisher.school | Escuela de Estudios Industriales y Empresariales | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Localización | |
| dc.subject | Máxima Cobertura | |
| dc.subject | Estaciones De Bomberos | |
| dc.subject | Modelos Matemáticos | |
| dc.subject | Métodos De Solución. | |
| dc.subject.keyword | Localization | |
| dc.subject.keyword | Maximum Coverage | |
| dc.subject.keyword | Firefighter Stations | |
| dc.subject.keyword | Mathematic Models | |
| dc.subject.keyword | Solution Methods. | |
| dc.title | Solución de un modelo de localización de máxima cobertura para estaciones de bomberos. | |
| dc.title.english | Maximum Coverage Localization Model for Firefighter Stations: A Solution.* | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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