Diseño de rutas para el reparto de vacunas Covid-19 en la red hospitalaria de Antioquía utilizando Búsqueda Tabú

Gracias a la llegada de las vacunas contra el COVID-19 al país, el gobierno nacional en cabeza del Ministerio de Salud y Protección social enfrenta el duro proceso de distribuir los biológicos a las diferentes bodegas gubernamentales sin alteraciones en su cadena de frio, con el fin de hacerlas lleg...

Full description

Autores:
Hernández Molina, Kevin David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano
Repositorio:
Alejandría Repositorio Institucional
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:alejandria.poligran.edu.co:10823/6728
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10823/6728
Palabra clave:
Agente viajero
Búsqueda tabú
Logística de distribución
Metaheurística
Mutación
Covid-19
Servicios de salud
Vacunación
Travel agent
Taboo search
Distribution logistics
Metaheuristics
Mutation
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:Gracias a la llegada de las vacunas contra el COVID-19 al país, el gobierno nacional en cabeza del Ministerio de Salud y Protección social enfrenta el duro proceso de distribuir los biológicos a las diferentes bodegas gubernamentales sin alteraciones en su cadena de frio, con el fin de hacerlas llegar a los diferentes centros hospitalarios y mitigar las consecuencias ya desastrosas que ha generado la pandemia del coronavirus. Para lograr este objetivo la presente investigación se centra en el desarrollo de rutas de reparto de vacunas por medio de 2 modelos distintos (Modelo 1 minimización de distancia total de ruta y Modelo 2 minimización de tiempo de recorrido de la ruta), que propone posibles rutas logísticas de reparto de los inmunológicos contra el COVID-19 en una muestra adaptable de 40 hospitales del valle de aburra categorizándolo como un problema de Agente viajero de complejidad de resolución: NP-completo, uno de los problemas más difíciles de la optimización combinatoria, debido al alto número de variables a tratar (1681 variables) y al número de posibles rutas factibles (8,16 * 1047). Este proyecto parte del desarrollo del proyecto de investigación formativa del curso de metaheurísticas, con el que se decide usar una metaheurística llamada búsqueda tabú, y se adiciona un nuevo operador de búsqueda basado en una mutación genética que deriva del uso del gas mostaza en la primera guerra mundial a fin de desarrollar una metodología de adaptación que combina el uso de la heurística el vecino más cercano con el algoritmo clásico de Búsqueda Tabú.