La presente investigación parte de analizar el peligro sísmico de Perú por pertenecer al Cinturón de Fuego del Pacífico y cómo esto afecta la vulnerabilidad de la sociedad. Se presentan los planes de emergencia con los que cuenta el Estado comparándolos con las normas propuestas por el Proyecto Esfera, haciendo énfasis en la norma correspondiente a la distribución de ayuda humanitaria no alimentaria. Por ello se propone un modelo con fundamento científico que busque optimizar las rutas de distribución en menos de 72 horas, plazo máximo definido por INDECI. Se presenta un escenario crítico de un terremoto de magnitud 8,0 Mw con epicentro frente a Lima, ante el cual se busca realizar la distribución de ayuda humanitaria no alimentaria a 1 795 735 damnificados en Lima Metropolitana y Callao. Se trabaja bajo el supuesto que se cuenta con 22 almacenes los cuales abastecerán a 42 subestaciones propuestas. Cada subestación distribuirá los bienes a 50 nodos ubicados en parques aledaños. La población damnificada deberá acercarse al parque seleccionado para recibir tres kits de bienes de ayuda. El modelo que mejor se ajusta a este escenario es un VRPTW; sin embargo, presenta limitaciones del software ya que el modelo es calificado como NP-hard debido a su complejidad computacional. Para superar esto se evalúan tres heurísticas clásicas: el algoritmo de ahorros, el método en dos fases y el algoritmo del vecino más cercano. La heurística seleccionada es el método en dos fases: asignando primero los nodos en grupos, usando el algoritmo de barrido, y luego determinar la ruta con ayuda de un modelo TSP. Luego de realizar la heurística a cada una de las 42 subestaciones, se concluye que sí se llega a cumplir con la norma de 72 horas realizando un recorrido total de 70 800 kilómetros. Adicionalmente, se presentan escenarios evaluando una menor cantidad de vehículos en las subestaciones que presenten holguras de tiempo. / Tesis

La presente investigación parte de analizar el peligro sísmico de Perú por pertenecer al Cinturón de Fuego del Pacífico y cómo esto afecta la vulnerabilidad de la sociedad. Se presentan los planes de emergencia con los que cuenta el Estado comparándolos con las normas propuestas por el Proyecto Esfera, haciendo énfasis en la norma correspondiente a la distribución de ayuda humanitaria no alimentaria. Por ello se propone un modelo con fundamento científico que busque optimizar las rutas de distribución en menos de 72 horas, plazo máximo definido por INDECI. Se presenta un escenario crítico de un terremoto de magnitud 8,0 Mw con epicentro frente a Lima, ante el cual se busca realizar la distribución de ayuda humanitaria no alimentaria a 1 795 735 damnificados en Lima Metropolitana y Callao. Se trabaja bajo el supuesto que se cuenta con 22 almacenes los cuales abastecerán a 42 subestaciones propuestas. Cada subestación distribuirá los bienes a 50 nodos ubicados en parques aledaños. La población damnificada deberá acercarse al parque seleccionado para recibir tres kits de bienes de ayuda. El modelo que mejor se ajusta a este escenario es un VRPTW; sin embargo, presenta limitaciones del software ya que el modelo es calificado como NP-hard debido a su complejidad computacional. Para superar esto se evalúan tres heurísticas clásicas: el algoritmo de ahorros, el método en dos fases y el algoritmo del vecino más cercano. La heurística seleccionada es el método en dos fases: asignando primero los nodos en grupos, usando el algoritmo de barrido, y luego determinar la ruta con ayuda de un modelo TSP. Luego de realizar la heurística a cada una de las 42 subestaciones, se concluye que sí se llega a cumplir con la norma de 72 horas realizando un recorrido total de 70 800 kilómetros. Adicionalmente, se presentan escenarios evaluando una menor cantidad de vehículos en las subestaciones que presenten holguras de tiempo.

La presente investigación se enfoca en la las características intrínsecas de la población y de su medio de vida, las cuales repercuten en el daño provocado por los desastres naturales hacia la misma, algunos indicadores como la vulnerabilidad, exposición y resiliencia. Este último toma un rol importante para desarrollar la fase de respuesta del desastre. Se presentarán las fases del manejo de desastres y se explicará el rol de la logística humanitaria en los eventos de desastre natural, así como las características de esta disciplina, las cuales resultarán en las diferencias más importantes con la logística convencional. Debido al entorno cambiante de la respuesta humanitaria el flujo de información y la coordinación entre las organizaciones que brindan ayuda humanitaria es esencial para el éxito de la respuesta, por lo que estas características se presentarán en este estudio. Además, se presentarán modelos matemáticos que optimizan situaciones importantes en la circunstancia del desastre natural. Se concluyó que las soluciones óptimas para escenarios complejos, como los que se obtienen en la logística humanitaria, se logran utilizando herramientas de diferentes disciplinas como los modelos exactos de programación lineal y las heurísticas del campo de la inteligencia artificial.

El Perú es un país susceptible a desastres naturales, hecho evidenciado con el terremoto de Pisco en 2007 y el fenómeno de El Niño Costero en 2017. Ante la ocurrencia de un desastre surge una cantidad considerable y variada de ayuda proveniente de distintos lugares: INDECI, empresas privadas, ciudadanía y ayuda internacional. Es posible identificar una demanda de bienes de ayuda diferenciada entre las zonas afectadas; sin embargo, el plan logístico del INDECI no indica un procedimiento de distribución de ayuda humanitaria con sustento científico. Ante esto, en el presente proyecto se propone un modelo de programación no lineal entero mixto que servirá como base para generar un plan de distribución de ayuda humanitaria a gran escala de manera automática, abarcando los niveles nacional y regional luego de un desastre. Asimismo, dado que en escenarios reales el tiempo de ejecución de métodos para encontrar soluciones para este modelo es limitado, se propone el diseño e implementación de un algoritmo genético, el cual es un algoritmo de optimización metaheurístico basado en principios evolutivos que se caracteriza por obtener soluciones aproximadas con un tiempo de ejecución menor al de métodos exactos, y permiten generar poblaciones de posibles soluciones para evaluar múltiples objetivos de optimización como la minimización de la inequidad en la distribución y el costo de transporte. Para probar el método exacto y metaheurístico se generará información a partir de datos disponibles del INDECI y la simulación de datos de prueba a partir de distribuciones de probabilidad. Asimismo, se realizará una comparación entre estos métodos, buscando obtener con el algoritmo genético una efectividad aproximada al del método exacto en un tiempo de ejecución mucho menor, y con el objetivo de conocer a partir de qué tamaño de problema es preferible el uso del algoritmo genético. Finalmente, como cada plan de distribución dependerá de las características del desastre a analizar, se propone la implementación de una interfaz de software para la entrada y visualización de información.