Un algoritmo evolutivo para el problema de distribución de recursos postdesastres sísmicos en la ciudad de Bucaramanga

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.advisorAguilar Imitola, Karin Julieth
dc.contributor.authorBarrera Navarro, Andres Ricardo
dc.contributor.authorHernandez Gomez, Angie Paola
dc.date.accessioned2024-03-03T22:40:30Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:40:30Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractEn 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.
dc.description.abstractenglish“an evolutionary algorithm to the problem of resource allocation post-disaster seismic in the city of bucaramanga"
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero 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/20.500.14071/34679
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería 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.subjectRuteo De Vehículos Capacitados
dc.subjectAlgoritmo De Colonia Artificial De Abeja
dc.subjectRecursos Humanitarios.
dc.subject.keywordIn the current research project
dc.subject.keywordthe routing problem of trained vehicles (CVRP) is approached to carry out the distribution of resources in the event of a seismic disaster in the city of Bucaramanga. Principal objective of CVRP is finding a set of optimal routes for delivering
dc.subject.keywordto meet the demand of customers having a certain number of vehicles with homogeneous capacity. From optimization perspective
dc.subject.keywordCVRP is a combinatorial optimization problem cataloged NP-Hard type due to their computational complexity. In the literature there are several exact
dc.subject.keywordheuristics and metaheuristics methods to solve the problem
dc.subject.keywordone metaheuristic solutions that implemented in this research throwing approximate within a reasonable computational time. An algorithm an artificial bee colony is proposed to minimize the total distance
dc.subject.keywordenhanced by the operator of neighborhood (Swap Mutation) and an operator of asexual crossing. The algorithm was validated in 10 benchmarking instances proposed by Augerat et al
dc.subject.keywordChristofides and Elion through the programming language Go. The results show that the algorithm proposed artificial bee colony is efficient to find near-optimal solutions of different validated instances. A created scenario for the city of Bucaramanga where 72 shelters between courts
dc.subject.keywordparks and schools
dc.subject.keyworda distribution center and 15 vehicles for the respective routing.
dc.titleUn algoritmo evolutivo para el problema de distribución de recursos postdesastres sísmicos en la ciudad de Bucaramanga
dc.title.englishRouting Trained Vehicles, Algorithm Of Artificial Bee Colony, Humanitarian Resources.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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