Examinando por Materia "Modelos de localización"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de localización de albergues temporales en caso de sismo en la ciudad de Santiago de Cali
    (Universidad del Valle, 2024) Arias Andrade, Adriana Isabel; Manyoma Velásquez, Pablo César; Vidal-Holguín, Carlos Julio
    En el transcurso de los años, la logística humanitaria ha tomado mayor relevancia entre los investigadores, ya que se ha demostrado que los esfuerzos logísticos representan alrededor del 80% de las operaciones de socorro. Y contar con un plan de acción permite dar una respuesta efectiva a los damnificados y mitigar el impacto del desastre. Cerca del 83% de la población colombiana está ubicada en zonas de amenaza sísmica intermedia y alta, considerando a Cali la ciudad más grande en una zona de alta sismicidad. El nivel de respuesta a un desastre natural es un tema desafiante en el municipio, y este no cuenta con un plan de localización de albergues temporales para remitir a las víctimas de sismos en caso de que se requiera. Con el fin de construir herramientas que permitan interconectar las redes de logística humanitaria de forma eficiente y aumentar su nivel de respuesta, se busca desarrollar un modelo para localizar albergues temporales en caso de sismos en la ciudad de Santiago de Cali. En la literatura no se encuentra una estandarización para los criterios de selección de alojamientos temporales. Este estudio basa su selección en la cercanía a un centro de atención médica, capacidad estimada, características mecánicas del suelo y si se presentan daños en la infraestructura en un radio determinado. Al mismo tiempo, el objetivo del modelo es la minimización de la distancia total recorrida entre el lugar del siniestro a los potenciales albergues. Al validar el modelo se identifica a la Universidad del Valle como un punto estratégico logísticamente. También se observa que la distancia mínima que se debe manejar entre los centros de salud y los alojamientos temporales seleccionados es de 2.5 km, y que las zonas norte, centro, oriente y occidente de la ciudad pueden llegar a ser vulnerables. El modelo cumple con el objetivo de localizar albergues con la mínima distancia total recorrida, proporcionando a las entidades una gran ventaja para generar estrategias de ubicación de personas en alojamientos temporales.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de un modelo para la localización de estaciones de bicicletas compartidas en Guadalajara de Buga
    (Universidad del Valle, 2025) Durango Ibarra, Diego Alejandro; Villarruel Posada, Oscar Daniel; Salazar Ramos, Andrés Felipe
    Este estudio propone un modelo para la localización de estaciones de bicicletas compartidas para la ciudad de Guadalajara de Buga. La propuesta responde a problemáticas urbanas actuales como la dependencia del transporte motorizado, el incremento del precio del combustible y la carencia de alternativas ecológicas de transporte. Se realizó una caracterización de la demanda mediante un muestreo aplicado a través de encuestas dirigidas a la población de Guadalajara de Buga. A partir de los resultados se identificó que el 73% de los encuestados manifestó estar dispuesto a utilizar el sistema, lo que representa una demanda potencial de más de 72.000 usuarios. Posteriormente, se investigaron modelos de localización utilizados en estudios similares, seleccionando el modelo de cobertura Maximum Covering Location Problem (MCLP) por su capacidad de maximizar la cobertura geográfica con un número limitado de estaciones. Este modelo fue adaptado a las condiciones urbanas de Buga, integrando criterios técnicos como accesibilidad, sinergia con el entorno, espacio disponible y proximidad a puntos de interés. A través de un proceso de evaluación multicriterio, se identificaron 33 ubicaciones candidatas para la instalación de estaciones, de las cuales el modelo seleccionó 15, logrando una cobertura del 84,4% sobre la demanda estimada. El modelo fue sometido a análisis de sensibilidad con escenarios alternativos, variando parámetros como la distancia de cobertura y la demanda potencial. Los resultados evidencian una alta estabilidad y robustez del modelo ante dichos cambios.