Programación de equipos de emergencia y rescate en operaciones de Socorro aplicado en la ciudad de Bucaramanga ante un desastre sísmico
Para habilitar la programación de emergencias posterior a un desastre sísmico, en la presente investigación se propone un modelo de programación de equipos de emergencia sujetos a áreas prioritarias de desastre y recursos limitados, con el propósito de minimizar el tiempo total ponderado de finaliza...
- Autores:
-
Ardila Martínez, José Gabriel
Forero Bejarano, Natalia Andrea
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/15556
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/15556
- Palabra clave:
- Emergency programming
Seismic disaster
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Desastre sísmico
Aalgoritmo genético
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Para habilitar la programación de emergencias posterior a un desastre sísmico, en la presente investigación se propone un modelo de programación de equipos de emergencia sujetos a áreas prioritarias de desastre y recursos limitados, con el propósito de minimizar el tiempo total ponderado de finalización de operaciones de rescate. Se adapta un algoritmo genético (GA) para resolver el modelo propuesto considerado como un problema de optimización combinatoria que asigna a cada localidad en amenaza el equipo para suplir las operaciones de emergencia generadas. Se presenta un caso de estudio para simular la solución al modelo propuesto y evaluar los resultados del algoritmo genético diseñado, Para el caso de estudio se realizó una revisión de literatura y se reunió información para estimar las localidades afectadas ante un sismo con magnitud determinada, por último, el modelo es ejecutado para situaciones posteriores a un desastre sísmico en la ciudad de Bucaramanga. Para la presentación de las soluciones se elaboró un prototipo de software en el lenguaje de programación de Python. Los resultados pueden ayudar a los responsables de la toma de decisiones a tener un mejor juicio cuando se trata de una emergencia sísmica con diferentes magnitudes, asignando el equipo de emergencia de manera inmediata. |
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Se adapta un algoritmo genético (GA) para resolver el modelo propuesto considerado como un problema de optimización combinatoria que asigna a cada localidad en amenaza el equipo para suplir las operaciones de emergencia generadas. Se presenta un caso de estudio para simular la solución al modelo propuesto y evaluar los resultados del algoritmo genético diseñado, Para el caso de estudio se realizó una revisión de literatura y se reunió información para estimar las localidades afectadas ante un sismo con magnitud determinada, por último, el modelo es ejecutado para situaciones posteriores a un desastre sísmico en la ciudad de Bucaramanga. Para la presentación de las soluciones se elaboró un prototipo de software en el lenguaje de programación de Python. Los resultados pueden ayudar a los responsables de la toma de decisiones a tener un mejor juicio cuando se trata de una emergencia sísmica con diferentes magnitudes, asignando el equipo de emergencia de manera inmediata.In order to enable immediate and efficient emergency programming after a seismic disaster, the present investigation proposes an emergency emergency programming model. rescue. A genetic algorithm (GA) is adopted to solve the problem of combinatorial optimization that is assigned to each locality in the threat of the equipment for the supply of generated emergency tasks. A case study is presented to simulate the solution for the model and the genetic algorithm designed, for the case of the study a review of the literature is made and the information is collected to estimate the localities. The model is executed for situations following a seismic disaster in the city of Bucaramanga. For the presentation of the solutions, a software prototype was developed in the Python programming language. The results can help the decision-makers to have a better judgment when dealing with a seismic emergency with different magnitudes, assigning emergency equipment immediately.Ingeniero IndustrialPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Programación de equipos de emergencia y rescate en operaciones de Socorro aplicado en la ciudad de Bucaramanga ante un desastre sísmicoEmergency programmingSeismic disasterGenetic algorithmSimulateEquipo de emergenciaDesastre sísmicoAalgoritmo genéticoSimulaciónTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BucaramangaORIGINAL2018joseardilanataliaforero.pdf2018joseardilanataliaforero.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2561941https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/15556/1/2018joseardilanataliaforero.pdff6513430ee351fbe71026b67ef4e8073MD51open access2018joseardilanataliaforero1.rar2018joseardilanataliaforero1.rarAnexosapplication/x-rar-compressed3326638https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/15556/2/2018joseardilanataliaforero1.rar2ecd9e9e3ea8d2f9165d273445f3aad1MD52open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/15556/3/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD53open accessTHUMBNAIL2018joseardilanataliaforero.pdf.jpg2018joseardilanataliaforero.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6520https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/15556/4/2018joseardilanataliaforero.pdf.jpgcfe3af3b51750a668a89b41aed21987aMD54open access11634/15556oai:repository.usta.edu.co:11634/155562022-10-10 16:47:50.579open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |