Localización de albergues y evacuación de personas para casos de inundación en la costa peruana utilizando métodos de optimización multicriterio
dc.contributor.advisor | Cornejo Sánchez, Christian Santos | es_ES |
dc.contributor.author | Velasquez Lopez, Kengy Adrian | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-08-07T22:09:45Z | es_ES |
dc.date.available | 2018-08-07T22:09:45Z | es_ES |
dc.date.created | 2018 | es_ES |
dc.date.issued | 2018-08-07 | es_ES |
dc.description.abstract | Esta investigación surge del análisis de los desastres mundiales a nivel mundial y de América Latina lo cual revela un aumento considerable de los desastres causados por las inundaciones. En el Perú, el litoral de Lima y Callao concentra una elevada población expuesta a inundaciones por causa de un tsunami, asimismo, Lima y Callao revela condiciones de vulnerabilidad social; estos dos factores señalan la posibilidad de un desastre natural desencadenado por un tsunami. Por el lado institucional, el INDECI cuenta con planes de prevención ante emergencias cuyos procedimientos de toma de decisiones pueden mejorarse mediante el uso de técnicas de optimización. Ante un posible tsunami, un estudio realizado por la Dirección de Hidrografía y Navegación (DHN) de la Marina de Guerra del Perú, con la colaboración del Centro Peruano Japonés de Mitigación e Investigación de Desastres (CISMID) simularon los efectos de un terremoto en Lima Metropolitana. Con base en ese estudio y con la información del Sistema de Información sobre Recursos para Atención de Desastres (SIRAD), se identificó la cantidad de afectados, los albergues para la evacuación y los almacenes para trasladar ayuda humanitaria. El problema a resolver es de minimizar el tiempo de traslado de los afectados hacia albergues y minimizar los costos de transporte de la ayuda humanitaria desde los almacenes hasta los albergues en donde se alojarán los afectados. En esta tesis se propone técnicas de optimización multicriterio para la resolución del modelo matemático y se obtuvo soluciones óptimas sobre la frontera de Pareto. Luego, se escogió una solución óptima utilizando el método ELECTRE para cada escenario propuesto. Con las soluciones encontradas, se determinó las rutas de evacuación de las personas y la red de abastecimientos de ayuda humanitaria hacia los afectados que suman 89,972 y 234,232 personas para el primer y segundo escenario. Por último, se concluye que para un terremoto de 8.5 Mw el tiempo promedio de evacuación de los afectados es 58.59 minutos, el costo de transporte es S/.8,207 y el volumen de ayuda humanitaria es 5,046 m3. Por otro lado, en un terremoto de 9.0 Mw el tiempo promedio de evacuación de los afectados es 128.81 minutos, el costo de transporte es S/.95,483 y el volumen de ayuda humanitaria es 13,137 m3. Los distritos de Callao, Lurín, Chorrillos y Ventanilla no cuentan con suficientes albergues para atender a los afectados. | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/12423 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú | * |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Investigación operativa | es_ES |
dc.subject | Inundaciones--Perú--Costa | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |
dc.title | Localización de albergues y evacuación de personas para casos de inundación en la costa peruana utilizando métodos de optimización multicriterio | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
renati.advisor.dni | 09868135 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1297-5510 | es_ES |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Industrial | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Industrial | es_ES |
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