Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Lamos Díaz, HenryAngarita Monroy, Andrés Guillermo2024-03-0420212024-03-0420212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/42186Los desastres en todo el mundo son cada vez más frecuentes, diversos, complejos y extremadamente desafiantes, ya que causan millones de víctimas y afectan tanto el desarrollo humano como los recursos disponibles. En consecuencia, el presente estudio aborda un problema multiobjetivo de localización, inventario y ruteo multiescalón (2ELIRP), el cual apoya la toma de decisiones integrales, para que el encargado de diseñar y gestionar la red logística obtenga una adecuada planeación estratégica frente a la incertidumbre y el impacto negativo que puede generar un evento adverso. Más aún, el problema es formulado como un modelo de programación lineal entera, teniendo como principales objetivos, minimizar los costos logísticos privados y su vez, maximizar el bienestar de las áreas afectadas, considerando demanda dinámica, múltiples productos y flota heterogénea. Debido a la complejidad computacional asociada al modelo, se propone un nuevo enfoque de solución, basado en el diseño de algoritmos metaheurísticos evolutivos; el primero, conocido como algoritmo genético de ordenamiento no dominado versión II (NSGAII), el segundo, algoritmo evolutivo de fuerza de Pareto versión II (SPEAII) y el tercero, llamado algoritmo genético (GA), programados en paralelo y ejecutados individualmente bajo un entorno de cooperación. Finalmente, la experimentación llevada a cabo permite inferir que el enfoque paralelocooperativo y netamente paralelo aplicado al NSGAII, mejora sustancialmente los tiempos de procesamiento y la cantidad de soluciones no dominadas, si se compara con los resultados obtenidos por el SPEAII, diseñado bajo idénticas condiciones. Además, al construir un GA con estas mismas características, mejora hasta el 50% de las soluciones en el conjunto de prueba utilizado, con tiempos de cómputo semejantes a su contraparte secuencial. 1application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/InventarioLocalizaciónLogística humanitariaMultiproductoOptimización evolutivaruteo.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEvolutionary optimizationHumanitarian logisticsInventoryLocationMultiproductrouting.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)