Resumen

El aumento de la frecuencia de las catástrofes no deja de recordarnos la importancia de una distribución eficaz de los recursos después de una catástrofe. Para reducir el sufrimiento de las víctimas, este artículo se centra en cómo establecer un sistema logístico de emergencia eficaz. En primer lugar, se propone un modelo de optimización multiobjetivo en el que se toman decisiones de localización y asignación para una red logística de tres niveles. En el modelo de optimización propuesto se adoptan tres objetivos: costes de privación, costes de demanda insatisfecha y coste logístico. Se consideran simultáneamente varias restricciones de cardinalidad y de equilibrio de flujos. A continuación, se diseña un nuevo algoritmo IFA-GA eficaz que combina el algoritmo de la luciérnaga y el algoritmo genético para resolver eficazmente este complejo modelo. Además, se proponen tres esquemas para mejorar la eficacia del algoritmo IFA-GA. Por último, los resultados numéricos proporcionan varias ideas sobre la teoría y la práctica de la distribución del relieve, que también ilustran la validez del algoritmo de solución propuesto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo ga, sistema logístico de emergencia, coste de la demanda insatisfecha, práctica del socorro, frecuencia de la catástrofe, algoritmo de soluciones propuestas, sufrimiento de las víctimas, novedoso ifa eficaz, modelo de optimización multiobjetivo, modelo de optimización propuesto
• Keywords:ga algorithm, emergency logistics system, unsatisfied demand cost, practice of relief, frequency of disaster, proposed solutions algorithm, suffering of victims, novel effective ifa, multiobjective optimization model, proposed optimization model