Browsing by Author "Uribe Patiño, Gustavo Andrés"

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Localización de almacenes de ayuda humanitaria en caso de terremotos en Cercado de Lima utilizando programación entera
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-10-10) Uribe Patiño, Gustavo Andrés; Cornejo Sánchez, Christian Santos
Esta tesis empieza con una revisión de la literatura acerca de la ocurrencia de terremotos, sus causas y el impacto que pueden generar. Asimismo, se realiza un análisis de vulnerabilidad en Lima que muestra características que permiten determinar el nivel de vulnerabilidad física, como el tipo de suelo y la calidad de la infraestructura. Además, se explora el nivel de ingresos y la densidad poblacional de la metrópoli que son características que determinan el nivel de vulnerabilidad socioeconómica. El análisis de la vulnerabilidad revela que, frente a la ocurrencia de un sismo de gran magnitud en Lima, el distrito del Cercado de Lima es vulnerable debido a la calidad de su infraestructura en el Centro Histórico de Lima y al nivel de ingresos per cápita por hogares. Se formula y resuelve un modelo de programación lineal entera que tiene como finalidad determinar los mejores lugares para localizar almacenes de bienes de ayuda humanitaria en el Cercado de Lima minimizando los costos de localización y transporte. Para esto, se consideran 10 nodos demandantes y 13 nodos ofertantes (almacenes). Además, se consideran parámetros de cobertura de demanda, costos y presupuestos de transporte y localización y cantidad de viajes por vehículo. El análisis parte con valores iniciales para estos parámetros que se irán aumentando en 10 corridas distintas para observar el comportamiento del modelo y determinar los valores en los que los costos se minimizan. Al realizar todas las corridas, se aprecia que el valor de la cobertura es el que influye más en los resultados del modelo debido a que cuando su valor incrementa, el costo total se ve más reducido en comparación a cuando los otros parámetros aumentan su valor y la cobertura se mantiene constante. Finalmente, los resultados indican que con un presupuesto de transporte de S/ 20 por vehículo, una cobertura de 1 500 kits por cada almacén – nodo demandante y un viaje por vehículo se puede atender completamente la demanda total utilizando 7 almacenes provisionales y 63 vehículos, cuyo costo total seria de S/ 44 106.48, el cual es el menor costo obtenido en todas las corridas del modelo.
Marco conceptual sobre logística humanitaria
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-10-06) Uribe Patiño, Gustavo Andrés; Cornejo Sánchez, Christian Santos
Esta investigación tiene como finalidad resaltar la importancia de la logística humanitaria y los modelos matemáticos aplicados a esta. Por ello, se realiza una revisión de la literatura sobre la logística humanitaria que empieza discutiendo la diferencia entre fenómeno y desastre natural para resaltar que no todo fenómeno natural necesariamente desencadena un desastre, ya que existen otros factores como la vulnerabilidad de los sistemas socioeconómicos y la exposición del sistema que deben ser tomados en cuenta para que un desastre ocurra. Asimismo, se efectúa una comparación entre la logística humanitaria y su contraparte comercial para identificar las principales diferencias en sus objetivos y clientes principales. Posteriormente, se estudian aspectos relacionados con la investigación de la logística humanitaria en los que se analizan los principales retos, dificultades e indicadores de desempeño. Se realiza un análisis y explicación de los modelos matemáticos aplicados a este ámbito y se encuentra que algunos de estos toman como base al modelo de la máxima cobertura propuesto por Church y ReVelle (1974); sin embargo, teniendo en cuenta que la finalidad de la logística humanitaria es salvar vidas, se concluye que para que el modelo sea realmente efectivo se debe ajustar su función objetivo a una que maximice la cantidad de personas atendidas incluyendo restricciones que tomen en cuenta aspectos como la distancia entre puntos, disponibilidad de recursos, peso o volumen de los recursos, presupuesto asignado o cantidad y tipo de vehículos disponibles.