Diseño de un sistema de apoyo a la toma de decisiones- dss para la gestión de las etapas pre-desastre de sismos en Bucaramanga, basado en técnicas de aprendizaje automático (Machine learning)

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.authorMartinez Quezada, Daniel Orlando
dc.date.accessioned2024-03-03T23:33:32Z
dc.date.available2017
dc.date.available2024-03-03T23:33:32Z
dc.date.created2017
dc.date.issued2017
dc.description.abstractA lo largo de la historia, la humanidad ha estado expuesta a eventos catastróficos e inesperados tanto naturales como antropogénicos, que han cobrado una gran cantidad de vidas humanas y daños materiales cuantificados en miles de dólares. La comunidad científica en la búsqueda de mitigar el impacto de las pérdidas económicas y humanas ha desarrollado sistemas de información para el apoyo de las actividades relacionadas con la gestión de desastres; dentro de estos sistemas se encuentran los sistemas de apoyo a toma de decisiones (DSS). Las actividades más importantes a realizar en las etapas de preparación y prevención de desastres son: la selección de albergues, planeación de rutas de evacuación y distribución de ayudas humanitarias, las cuales usualmente son abordadas desde el campo de investigación de operaciones a través de problemas de optimización combinatoria tales como problemas de localización de instalaciones, problemas de ruteo de vehículos y combinaciones de los anteriores. Una dificultad significativa en el desarrollo de herramientas para la toma de decisiones dentro de la gestión de desastres se encuentra en la alta incertidumbre asociada a los resultados de un posible desastre catastrófico y las características del entorno después del evento. Aplicaciones de DSS a la gestión de desastres también conocidos como DSS-DM, han utilizado enfoques de inteligencia artificial IA, sistemas expertos ES y aprendizaje automático ML con el fin de hacer frente a estos problemas. Por lo tanto, en este trabajo se presenta el diseño de un DSS-DM que permita una toma de decisiones en actividades relacionadas a la preparación y mitigación en la ciudad de Bucaramanga, generando escenarios de desastre basados en datos históricos e información georreferenciada utilizando modelos de aprendizaje automático.
dc.description.abstractenglishThroughout history, humanity has been exposed to catastrophic and unexpected events both natural and anthropogenic, which have claimed a large amount of human lives and material damage quantified in thousands of dollars. In order to mitigate the impact of these economic and human losses, the scientific community has developed information systems to support activities related to disaster management including the decision support systems (DSS). The most important activities to be carried out in the stages of disaster preparedness and mitigation are the following: shelter selection, evacuation routes planning and humanitarian aid distribution. These activities are usually addressed by the field of operations research through combinatorial optimization to solve facility location problems, vehicle routing problems, and their combinations. However, there is a significant problem on the development of decision-making tools within disaster management, which lies in the high uncertainty associated with the consequences of the occurrence of a possible catastrophic disaster. To address these issues, the DSS applications for disaster management (DSS-DM) have used different approaches including artificial intelligence (AI), expert systems (ES) and machine learning (ML). Accordingly, this paper presents the design of a DSS-DM that allows the decision-making related to the earthquake preparation and mitigation activities in Bucaramanga, generating disaster scenarios based on historical data and geo-referenced information by means of models of machine learning.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37494
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectSistemas De Apoyo A La Toma De Decisiones
dc.subjectGestión De Desastres
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordDecision Support Systems
dc.subject.keywordDisaster Management
dc.titleDiseño de un sistema de apoyo a la toma de decisiones- dss para la gestión de las etapas pre-desastre de sismos en Bucaramanga, basado en técnicas de aprendizaje automático (Machine learning)
dc.title.englishDesign of a decision support system for the management of pre-disaster stages of earthquakes in bucaramanga
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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