Plan de evacuación ante inundaciones

Resumen

Este trabajo aborda la optimización de planes de evacuación ante inundaciones, un desafío creciente debido al cambio climático y la complejidad de los fenómenos extremos. El problema radica en la dificultad de simular eventos dinámicos y encontrar rutas de evacuación óptimas que consideren factores cambiantes como la capacidad de los refugios y las condiciones de las rutas. Para ello, se propone un enfoque basado en la teoría de grafos y una estrategia de resolución en tres etapas. La primera etapa utiliza el algoritmo de Dijkstra para escenarios de prevención con alerta temprana, asignando refugios según costo y capacidad. La segunda etapa introduce el algoritmo A* para situaciones de inundación en curso, permitiendo ajustes dinámicos en los pesos de las aristas para una respuesta más ágil. Finalmente, para escenarios caóticos e impredecibles, se incorpora el algoritmo Q-learning de aprendizaje automático, que permite al sistema "aprender" del entorno y adaptar las rutas en tiempo real. Esta metodología escalonada demuestra ser crucial para reducir significativamente el número de víctimas en catástrofes naturales.