Planificación de rutas accesibles para personas con discapacidad visual utilizando programación lineal entera y el algoritmo de Dijkstra

dc.contributor.advisorCornejo Sánchez, Christian Santos
dc.contributor.authorAragón Loza, Marco Antonio
dc.date.accessioned2021-09-28T18:25:23Z
dc.date.available2021-09-28T18:25:23Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021-09-28
dc.description.abstractEsta investigación revela que los factores que caracteriza la situación de exclusión que afrontan las personas con discapacidad en el entorno urbano son las barreras físicas como los obstáculos en las veredas y el diseño urbanístico inadecuado de las vías de tránsito. Asimismo, según el Banco Mundial (2018) esta situación de exclusión no les permite acceder a un empleo, lo que origina tasas altas de pobreza y privación. Según el INEI (2018c), las personas con discapacidad en el Perú integran una parte de la población vulnerable y se caracteriza por una alta tasa de pobreza (22.8%). En el Perú hay 3 051 612 de personas que sufren de alguna discapacidad (el 10.4% de la población total) donde la discapacidad más frecuente es la discapacidad visual con 1 473 583 personas (INEI, 2018b). La revisión de la literatura de este trabajo de investigación revela las diversas soluciones que se han planteado utilizando algoritmos de optimización de rutas. Estos algoritmos no se encargan de resolver el clásico problema de la ruta de caminos mínimo, sino de encontrar una ruta que sea accesible para un peatón con discapacidad visual. Esta tesis usa el algoritmo Dijkstra para minimizar una función de costos que incluye parámetros valorados por las personas con discapacidad visual como la cantidad de esquinas en la ruta, cantidad de barreras, cantidad de claves ambientales y cantidad de puntos de ayuda. El modelo obtiene rutas que permiten una mejor accesibilidad en el tránsito de las personas con discapacidad visual. Estas rutas incluyeron más elementos de apoyo (hasta seis esquinas, tres claves ambientales y cuatro puntos de ayuda adicionales) que la ruta más corta, lo cual permite al peatón invidente una mejor orientación. Además, se evitaron obstáculos que las personas con discapacidad visual consideran peligrosos: hasta ocho barreras menos que en la ruta corta. Por otro lado, las rutas accesibles resultan más largas que la ruta más corta (hasta 596 metros adicionales en total). Por último, estos resultados demuestran que los parámetros incluidos en el modelo generan rutas óptimas en términos de accesibilidad para un peatón invidente.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20481
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectPersonas con discapacidad--Accesibilidades_ES
dc.subjectAcceso para personas con discapacidades_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.titlePlanificación de rutas accesibles para personas con discapacidad visual utilizando programación lineal entera y el algoritmo de Dijkstraes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
renati.advisor.dni09868135
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1297-5510es_ES
renati.author.dni72028756
renati.discipline722026es_ES
renati.jurorRocca Espinoza, Salustiano Eduardoes_ES
renati.jurorCornejo Sánchez, Christian Santoses_ES
renati.jurorPaz Collado, Sandro Albertoes_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industriales_ES

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