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

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),...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Martínez Quezada, Daniel Orlando
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Colombia
Institución:Universidad Industrial de Santander
Repositorio:Repositorio UIS
Idioma:español
OAI Identifier:oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/5469
Acceso en línea:https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10447
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5469
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Localización
Máxima Cobertura
Bomberos
Metaheurística
Algoritmo Genético
Búsqueda Tabú
Recocido Simulado
Descripción
Sumario: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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