Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Lamos Díaz, HenryAngarita Monroy, Andrés Guillermo2022-04-012022-04-0120212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9492Los 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 multi-objetivo de localización, inventario y ruteo multi-escalón (2E-LIRP), 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 (NSGA-II), el segundo, algoritmo evolutivo de fuerza de Pareto versión II (SPEA-II) 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 paralelo-cooperativo y netamente paralelo aplicado al NSGA-II, mejora sustancialmente los tiempos de procesamiento y la cantidad de soluciones no dominadas, si se compara con los resultados obtenidos por el SPEA-II, 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessInventarioLocalizaciónLogística humanitariaOptimización evolutivaRuteoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEvolutionary OptimizationHumanitarian LogisticsInventoryLocationRoutinghttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)