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dc.contributorCueva Moscoso, Rony
dc.creatorAduviri Choque, Robert Alonso
dc.date.accessioned2019-12-04T01:45:18Z
dc.date.available2019-12-04T01:45:18Z
dc.date.created2019-12-04T01:45:18Z
dc.date.issued2019-12-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/15478
dc.description.abstractEl Perú es un país susceptible a desastres naturales, hecho evidenciado con el terremoto de Pisco en 2007 y el fenómeno de El Niño Costero en 2017. Ante la ocurrencia de un desastre surge una cantidad considerable y variada de ayuda proveniente de distintos lugares: INDECI, empresas privadas, ciudadanía y ayuda internacional. Es posible identificar una demanda de bienes de ayuda diferenciada entre las zonas afectadas; sin embargo, el plan logístico del INDECI no indica un procedimiento de distribución de ayuda humanitaria con sustento científico. Ante esto, en el presente proyecto se propone un modelo de programación no lineal entero mixto que servirá como base para generar un plan de distribución de ayuda humanitaria a gran escala de manera automática, abarcando los niveles nacional y regional luego de un desastre. Asimismo, dado que en escenarios reales el tiempo de ejecución de métodos para encontrar soluciones para este modelo es limitado, se propone el diseño e implementación de un algoritmo genético, el cual es un algoritmo de optimización metaheurístico basado en principios evolutivos que se caracteriza por obtener soluciones aproximadas con un tiempo de ejecución menor al de métodos exactos, y permiten generar poblaciones de posibles soluciones para evaluar múltiples objetivos de optimización como la minimización de la inequidad en la distribución y el costo de transporte. Para probar el método exacto y metaheurístico se generará información a partir de datos disponibles del INDECI y la simulación de datos de prueba a partir de distribuciones de probabilidad. Asimismo, se realizará una comparación entre estos métodos, buscando obtener con el algoritmo genético una efectividad aproximada al del método exacto en un tiempo de ejecución mucho menor, y con el objetivo de conocer a partir de qué tamaño de problema es preferible el uso del algoritmo genético. Finalmente, como cada plan de distribución dependerá de las características del desastre a analizar, se propone la implementación de una interfaz de software para la entrada y visualización de información.
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perú
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCP
dc.subjectProgramación no lineal
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.subjectDesastres naturales--Perú
dc.subjectAyuda humanitaria-- Distribución
dc.titleAlgoritmo genético multiobjetivo para la optimización de la distribución de ayuda humanitaria en caso de desastres naturales en el Perú
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.otherTesis de licenciatura
dc.publisher.countryPE


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