Implementación de un algoritmo de colonia de abejas para la planificación de la distribución de ayuda en caso de fenómenos naturales en el Perú
dc.contributor.advisor | Cueva Moscoso, Rony | |
dc.contributor.author | Romero Salinas, Jeison Tonny | |
dc.date.accessioned | 2025-03-04T17:45:27Z | |
dc.date.created | 2025-02 | |
dc.date.issued | 2025-03-04 | |
dc.description.abstract | La investigación aborda la implementación de un algoritmo de colonia de abejas para mejorar la planificación de distribución de ayuda humanitaria en situaciones de desastres naturales en Perú. Este estudio se fundamenta en la necesidad de mejorar la gestión y distribución de recursos en respuesta a eventos como terremotos e inundaciones, que suelen afectar gravemente a las poblaciones y donde la rapidez y eficiencia son cruciales. Por lo tanto, en situaciones de desastre, la escala y la velocidad de la respuesta humanitaria son cruciales para salvar vidas y aliviar el sufrimiento. El objetivo principal es implementar dicho algoritmo para lograr una distribución más eficiente en términos de cobertura y equidad, comparando su desempeño con el de un algoritmo genético previamente utilizado. El estudio se basa en los principios de los algoritmos bioinspirados, que imitan el comportamiento colectivo de organismos para resolver problemas complejos. Se adopta un enfoque metodológico basado en el desarrollo y prueba del algoritmo propuesto, utilizando herramientas como C++, Python y técnicas de programación extrema. El procedimiento incluye la definición de variables clave, la construcción del pseudocódigo, y la experimentación numérica para comparar ambos algoritmos. Los resultados esperados incluyen una distribución más eficiente y justa de la ayuda, con menor costo operativo. Finalmente, una vez culminado el trabajo de investigación se concluye que el algoritmo de colonia de abejas ofrece una solución prometedora para la optimización de la distribución en situaciones de emergencia, proporcionando mejoras en eficiencia y tiempo de respuesta en comparación con el algoritmo genético. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/30105 | |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.publisher.country | PE | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ | |
dc.subject | Algoritmos bioinspirados | |
dc.subject | Lenguajes de programación (Computadoras) | |
dc.subject | Administración de emergencias--Perú | |
dc.subject | Desastres naturales--Perú | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 | |
dc.title | Implementación de un algoritmo de colonia de abejas para la planificación de la distribución de ayuda en caso de fenómenos naturales en el Perú | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
renati.advisor.dni | 09942265 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4861-571X | |
renati.author.dni | 71326330 | |
renati.discipline | 612286 | |
renati.juror | Tupia Anticona, Manuel Francisco | |
renati.juror | Cueva Moscoso, Rony | |
renati.juror | Allasi Bardales, David Enrique | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Informática | 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 Informático | es_ES |
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