Diseño de un modelo matemático para el ruteo de ayudas humanitarias aplicado al contexto Covid-19
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Date
2020
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
En los últimos cuarenta años los desastres naturales y emergencias sanitarias han afectado a más de 705 millones de personas alrededor del mundo, impactándolos económicamente y por tanto nutricionalmente. En el 2019 surgió un nuevo virus llamado SARS-CoV-2 de la familia del coronavirus, siendo catalogado por la OMS como emergencia sanitaria mundial. Con respecto a esto, en Colombia se presentó un incremento en la tasa de desempleo de 9, 5% en el 2020. Referente a lo anterior, las organizaciones que brindan ayuda humanitaria se enfrentan a un problema de asignación y repartición de recursos; con base a esta problemática se abordará este proyecto, que se enfoca en el desarrollo de un sistema de apoyo para la toma de decisiones que permitirá mostrar cómo llegar a las familias más vulnerables con mercados, mediante un modelo logístico relacionado con el problema del agente viajero generalizado (GTSP), que contempla una limitada cantidad de auxilios alimenticios, además de un nivel de vulnerabilidad y demanda por cada nodo. Este problema radica en la creación de una ruta que parte de un almacén y visita por lo menos un nodo (familia) de cada clúster (barrio); la ruta termina en el almacén después de visitar todos los clústeres. El modelo tiene dos objetivos, minimizar el costo logístico relacionado con la distancia recorrida para realizar la ruta y maximizar el beneficio total acumulado que se obtiene después de visitar un nodo. El modelo propuesto resulto ser efectivo para los casos menores de 490 nodos, dado que se presentó una mejora en los costos entre 7,84% y 99,46%, y en beneficio acumulado entre 0% y 32% frente a la situación actual. Sin embargo, para instancias mayores a 500 nodos no se alcanza a obtener una solución eficiente, a causa del límite de tiempo y capacidad de procesamiento del computador. Palabras claves: GTSP, Humanitario, Multiobjetivo, MIP, COVID-19, vulnerabilidad.
Description
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Abstract In the last forty years, there had been natural disasters and health emergencies that have affected more than 705 million people worldwide, impacting them economically and nutritionally. In 2019, a new virus called SARS-CoV-2 emerged from the coronavirus family, was classified by the WHO as a global health emergency. Regarding this problematic, in Colombia the unemployment rate increased 9.5% in 2020. Concerning this, the organizations that provide humanitarian aid face a problem of allocation and distribution of resources; based on this problematic, the project will be approached by the developing of a support system for decision-making that will show how to reach the most vulnerable families with family baskets, through a logistics model related to the Generalized Traveling Salesman Problem (GTSP), which regard a limited amount of food aid, level of vulnerability and demand for each node. This problem lies in the creation of a route that starts from a warehouse and visits at least one node (family) of each cluster (neighborhood); the path ends at the warehouse after visiting all clusters. The model is Bi-objective, minimize the logistics cost related to the distance traveled to complete the route and maximize the total accumulated benefit obtained after visiting a node. The proposed model turned out to be effective for cases with less than 490 nodes, since there was an improvement in costs between 7.84% and 99.46%, and in accumulated benefit between 0% and 32% compared to the current situation. However, for instances greater than 500 nodes, it is not possible to obtain an efficient solution, due to the limited time and processing capacity of the computer.
Keywords
Ayuda humanitaria, Multiobjetivo, Covid-19, Vulnerabilidad, Humanitarian aid, Multiobjetive, Vulnerability, GTSP, MIP