Un algoritmo genético para el problema de asignación y reasignación de vehículos de emergencia en caso de desastres naturales

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dc.contributor.advisorAguilar Imitola, Karin Julieth
dc.contributor.advisorArias Osorio, Javier Eduardo
dc.contributor.authorSalgado López, Andrea Viviana
dc.contributor.authorRiveros Villabona, Anny Johanna
dc.date.accessioned2024-03-04T01:13:55Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:13:55Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractUna 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
dc.description.abstractenglishOne of the main difficulties in the event of a natural phenomenon occurring, is the effectiveness in emergency management, since a logistics system is required to support the organization and implementation of response operations to these events. In this research, a genetic algorithm is implemented to solve the problem of assignment and reassignment of emergency vehicles for a disaster scenario, in this case a seismic event in the city of Bucaramanga. From a logistics point of view, the objective of this work is to correctly approach critical patients from the emergency site to the most appropriate care centers, that is, once victims are generated in disaster areas, the patients are classified according to a level of severity that determines the priority of the patient for treatment, allowing to identify which emergency vehicle and care center can attend to said patient. A mathematical model is proposed that can define the optimal number and allocation of emergency vehicles involved in relief operations, in order to minimize rescue times and thus help the largest number of injured patients in a disaster area. Moreover, a strategy is developed for the allocation of emergency vehicles, taking into account the evolution of the health conditions of the patients, since they can worsen during the rescue process and can be reassessed, this strategy allows the allocation plan to be optimally adjusted. To validate the proposed methodology, it is necessary to evaluate test cases through numerical experimentation, considering a disaster scenario for the city of Bucaramanga. In addition, a strategy is developed for the reassignment of emergency vehicles, taking into account the evolution of the health conditions of the patients, since they can worsen during the rescue process and can be reevaluated
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/20.500.14071/41195
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.subjectLogística humanitaria
dc.subjectAlgoritmo genético
dc.subjectProgramación de enteros mixtos
dc.subjectAsignación de vehículos de emergencia
dc.subjectEstrategia de reasignación.
dc.subject.keywordHumanitarian logistics
dc.subject.keywordGenetic algorithm
dc.subject.keywordMixed integer programming
dc.subject.keywordEmergency vehicle allocation
dc.subject.keywordReallocation strategy.
dc.titleUn algoritmo genético para el problema de asignación y reasignación de vehículos de emergencia en caso de desastres naturales
dc.title.englishA genetic algorithm for the problem of allocation and reallocation of emergency vehicles in case of natural disasters*
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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