Memorias Institucionales UIS

Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

40- #1016 REVISIÓN DE MODELOS DE MÁXIMA COBERTURA PARA LA LOCALIZACIÓN DE ESTACIONES DE BOMBEROS

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  • Daniel Orlando Martínez Quezada
Daniel Orlando Martínez Quezada
Mcs en Ingeniería Industrial, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Publicado 2019-01-01

Palabras clave

  • Localización,
  • Máxima Cobertura,
  • Bomberos,
  • Metaheurística,
  • Algoritmo Genético,
  • Búsqueda Tabú,
  • Recocido Simulado
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Cómo citar

Martínez Quezada, D. O. (2019). 40- #1016 REVISIÓN DE MODELOS DE MÁXIMA COBERTURA PARA LA LOCALIZACIÓN DE ESTACIONES DE BOMBEROS. Memorias Institucionales UIS, 2(1). Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10447

Resumen

Esta investigación se enfoca en el problema de localización de cobertura máxima (MCLP por su sigla en inglés) aplicado a problemas de ubicación en instalaciones de emergencia, como las estaciones de Bomberos. Este problema se modela para el caso específico y se aborda con algoritmos evolutivos (EA), específicamente Algoritmos Genéticos (AG) siendo probados con instancias previas o con datos creados a través de software SIG. Los resultados obtenidos mediante la técnica mencionada se contrastan con otras Metaheurísticas clásicas como recocido simulado y búsqueda tabú, logrando identificar diferencias considerables.

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Referencias

Alizadeh, R., & Tatsushi, N. (2018). Multi-period Maximal Covering Location Problem with Modular Facilities. IEEE IEEM, 76-79. doi:10.1109/ieem.2018.8607705
Soumen, A., Sinha Mahapatra, P., & Mukhopadhyay, A. (2017). Solving maximal covering location problem using genetic algorithm with local refinement. Soft Computing, 3891- 3906. doi:10.1007/s00500-017-2598-3