Optimización de la red de suministro del plan nacional de vacunación con algoritmos meméticos: una aproximación al uso del MD-IRP en el contexto de la logística humanitaria

Rincon Guerrero, Victor Manuel; Marin Bedoya, Juan Manuel; Camacho Zuluaga, Maria Juliana; Cortes Rodriguez, Laura Daniela

Optimización de la red de suministro del plan nacional de vacunación con algoritmos meméticos: una aproximación al uso del MD-IRP en el contexto de la logística humanitaria

dc.contributor.advisor	Vargas Mesa, John Leonardo
dc.contributor.author	Rincon Guerrero, Victor Manuel
dc.contributor.author	Marin Bedoya, Juan Manuel
dc.contributor.author	Camacho Zuluaga, Maria Juliana
dc.contributor.author	Cortes Rodriguez, Laura Daniela
dc.contributor.evaluator	Beltran Cortes, Ana Maria
dc.contributor.evaluator	Zambrano Rey, Gabriel Mauricio
dc.coverage.spatial	Colombia	spa
dc.date.accessioned	2022-08-24T17:58:17Z
dc.date.available	2022-08-24T17:58:17Z
dc.date.created	2022-07-05
dc.description.abstract	La pandemia causada por el COVID-19 no sólo ha generado pérdidas humanas y económicas, sino también un reto logístico para todos los países que tuvieron que desarrollar inmediatamente un plan de vacunación para atender a todos sus ciudadanos. En Colombia, el Ministerio de Salud y Protección, junto con el Gobierno, ya contaba con suficientes bodegas para almacenar una gran cantidad de vacunas en todo el país; sin embargo, el verdadero reto se intensificó cuando se trató de crear rutas eficientes para llegar a todas las regiones del país. Considerando la situación anterior, se utilizaron dos herramientas de optimización para generar una comparación y así obtener un mejor resultado. En primer lugar, se implementó un modelo matemático en Gusek, por medio del F.O. se obtuvo el valor óptimo, sin embargo, cuando las instancias crecían en complejidad, el modelo dejaba de funcionar, ya que tomaba demasiado tiempo haciéndolo ineficiente. Por otro lado, el segundo modelo era un algoritmo memético en VBA, que generaba un valor cercano al óptimo, reduciendo los tiempos con instancias grandes. De esta forma, se consideraron diferentes restricciones para ambos modelos, como que las flotas fueran homogéneas, que sólo se utilizara un tipo de vacuna y que los tiempos fueran deterministas. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos al ejecutar ambos modelos, se concluyó que el modelo Gusek es efectivo cuando la instancia es pequeña, al contrario que el algoritmo memético que obtiene un valor cercano al óptimo con instancias más grandes.	spa
dc.description.abstractenglish	The pandemic caused by COVID-19 has not only generated human and economic losses, but also a logistical challenge for all the countries that had to immediately develop a vaccination plan to attend to all their citizens. In Colombia, the Ministry of Health and Protection, together with the Government, already had enough warehouses to store a large amount of vaccines throughout the country; however, the real challenge intensified when it came to creating efficient routes to reach all regions of the country. Considering the above situation, two optimization tools were used to generate a comparison and thus obtain a better result. In first place, a mathematical model was implemented in Gusek, by means of the F.O. obtained the optimal value, However, when the instances generated large values, the model stopped working, as it took time making it inefficient. inefficient. since it took too much time making it inefficient. On the other part, the second model was a memetic algorithm in VBA, which generated a value close to the optimum, reducing times with large instances. In this way, different restrictions were considered for both models, such as that the fleets should be homogeneous, the trucks should have the same capacities, only one type of vaccine should be used and deterministic times. Taking into account the results obtained when running both models, it was concluded that the Gusek model is effective when the instance is small, contrary to the memetic algorithm that obtains a value close to the optimum with larger instances.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero (a) Industrial
dc.format	PDF
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.60794/qax0-cq13
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/61516
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.local	De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	SARS-Cov2
dc.subject	Vacuna
dc.subject	Distribución
dc.subject	Ruteo
dc.subject	MDIRP
dc.subject	Logística Humanitaria
dc.subject	Plan Nacional de Vacunación
dc.subject	Inventario
dc.subject.armarc	Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarc	Optimización estructural	spa
dc.subject.armarc	Logística en los negocios	spa
dc.subject.armarc	Vacunación	spa
dc.subject.armarc	COVID-19 (Enfermedad)	spa
dc.subject.keyword	SARS-Cov2
dc.subject.keyword	Vaccine
dc.subject.keyword	Distribution
dc.subject.keyword	Routing
dc.subject.keyword	MDIRP
dc.subject.keyword	Humanitarian logistics
dc.subject.keyword	National vaccination plan
dc.subject.keyword	Inventory
dc.title	Optimización de la red de suministro del plan nacional de vacunación con algoritmos meméticos: una aproximación al uso del MD-IRP en el contexto de la logística humanitaria	spa
dc.title.english	Optimization of the national vaccination plan supply network with memetic algorithms: an approach to the use of MD-IRP in the context of humanitarian logistics	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado