Modelo de programación lineal estocástico para la localización de albergues en pequeñas ciudades colombianas
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.20240619Palabras clave:
asistencia humanitaria, optimización, toma de decisiones, Atención a desastresResumen
En este artículo se aborda el problema de la localización de albergues temporales en pequeñas ciudades colombianas a través de la construcción de un modelo de programación lineal estocástico que considera distintos escenarios donde la población afectada es un factor que genera incertidumbre en la ubicación de los albergues y los respectivos flujos en la cadena de suministro humanitaria. El modelo es validado a través de la construcción de un caso de estudio referente a las inundaciones presentadas en una ciudad del centro del departamento del Valle del Cauca, lo que ocasiona constantemente la necesidad de reubicar la población afectada, buscando reducir los tiempos de atención a los damnificados al mismo tiempo que consideran restricciones asociadas al presupuesto disponible para la atención de las emergencias. La propuesta generada se convierte en un referente para la gestión eficiente de albergues en desastres similares que ocurran dentro de pequeñas ciudades colombianas
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A. Esposito Amideo, M. P. Scaparra, and K. Kotiadis, “Optimising shelter location and evacuation routing operations: The critical issues,” Eur. J. Oper. Res., vol. 279, no. 2, pp. 279–295, 2019, doi: 10.1016/j.ejor.2018.12.009.
J. D. Suárez-Moreno, C. Osorío-Ramírez, and W. Adarme-Jaimes, “Agent-based model for material convergence in humanitarian logistics,” Redin, Rev. Fac. Ing., vol. 81, pp. 24–34, 2016.
H. P. Seyed Hamid, M. Tavana, and M. Abdi, “A comprehensive framework for analyzing challenges in humanitarian supply chain management : A case study of the Iranian Red Crescent Society,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 42, no. July 2019, p. 101340, 2020, doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101340.
S. Agarwal, R. Kant, and R. Shankar, “Evaluating solutions to overcome humanitarian supply chain management barriers: A hybrid fuzzy SWARA – Fuzzy WASPAS approach,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 51, no. July, p. 101838, 2020, doi: 10.1016/j.ijdrr.2020.101838.
L. Yáñez-Sandivari, C. E. Cortés, and P. A. Rey, “Humanitarian logistics and emergencies management: New perspectives to a sociotechnical problem and its optimization approach management,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 52, no. March 2020, 2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2020.101952.
M. Falasca and C. Zobel, “An optimization model for volunteer assignments in humanitarian organizations,” Socioecon. Plann. Sci., vol. 46, no. 4, pp. 250–260, 2012, doi: 10.1016/j.seps.2012.07.003.
P. Praneetpholkrang, V. N. Huynh, and S. Kanjanawattana, “A multi-objective optimization model for shelter location-allocation in response to humanitarian relief logistics,” Asian J. Shipp. Logist., vol. 37, no. 2, pp. 149–156, 2021, doi: 10.1016/j.ajsl.2021.01.003.
Ö. B. Kınay, B. Yetis Kara, F. Saldanha-da-Gama, and I. Correia, “Modeling the shelter site location problem using chance constraints: A case study for Istanbul,” Eur. J. Oper. Res., vol. 270, no. 1, pp. 132–145, 2018, doi: 10.1016/j.ejor.2018.03.006.
C. Boonmee, M. Arimura, and T. Asada, “Facility location optimization model for emergency humanitarian logistics,” International Journal of Disaster Risk Reduction, vol. 24. pp. 485–498, 2017, doi: 10.1016/j.ijdrr.2017.01.017.
M. M. L. Nappi, V. Nappi, and J. C. Souza, “Multi-criteria decision model for the selection and location of temporary shelters in disaster management,” J. Int. Humanit. Action, vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s41018-019-0061-z.
A. Opdyke, B. Goldwyn, and A. Javernick-Will, “Defining a humanitarian shelter and settlements research agenda,” Int. J. Disaster Risk Reduct., vol. 52, no. March 2020, p. 101950, 2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2020.101950.
P. Praneetpholkrang, V. N. Huynh, and S. Kanjanawattana, “A multi-objective optimization model for shelter location-allocation in response to humanitarian relief logistics,” Asian Journal of Shipping and Logistics, vol. 37, no. 2. pp. 149–156, 2021, doi: 10.1016/j.ajsl.2021.01.003.
H. H. Toro Diaz, “Saa – Sample Average Approximation Method , Aplicado a La Solución De Modelos De Programación Lineal,” Heuristica, vol. 14, pp. 51–60, 2013.
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