Un algoritmo hibrido para el problema de ubicación de puntos de distribución y gestión de inventario de suministros para la logística post desastre con demanda estocástica

La logística humanitaria se considera una de las principales disciplinas que participan en la atención a un desastre, para ello la generación de constante conocimiento en el desarrollo de modelos y métodos de solución que busquen optimizar el uso de los recursos constituyen la clave para ayudar a di...

Full description

Autores:
Sánchez Montañez, Julieth Paola
Carranza Guzmán, Rony Stewart
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/41272
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41272
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Algoritmo híbrido
Algoritmo genético
Demanda estocástica
Costo de privación
Gestión de inventarios
logística humanitaria.
Hybrid algorithm
Genetic algorithm
Stochastic demand
Deprivation cost
Inventory management
humanitarian logistics.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description La logística humanitaria se considera una de las principales disciplinas que participan en la atención a un desastre, para ello la generación de constante conocimiento en el desarrollo de modelos y métodos de solución que busquen optimizar el uso de los recursos constituyen la clave para ayudar a disminuir los efectos y consecuencias de los desastres. El problema de ubicación de puntos de distribución y gestión de inventarios de suministros para la logística post desastre es uno de los temas más recientes en el campo de la investigación. En consecuencia, el objetivo principal abordado en el modelo de programación lineal, es la minimización de la suma de todos los costos del problema incluyendo los costos generados por la falta de acceso a la ayuda humanitaria. Dado que este tipo de problema es NPHard, se propone utilizar un algoritmo híbrido entre la búsqueda de vecindario de variable (VNS) y el algoritmo genético, proporcionando una solución al problema mencionado. Con esta herramienta se busca mejorar las decisiones en cuanto a la ubicación de los depósitos y la asignación de los recursos humanitarios, haciéndolas factibles para el problema, y de esta manera, se valida el desempeño del algoritmo propuesto en términos de calidad de la solución y menor tiempo computacional
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