Comparación de metaheurísticas aplicadas al problema de selección óptima de medidas de control en un Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo

La implementación de un Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) es un proceso lógico y por etapas dirigido a la promoción y protección de la salud de los trabajadores, uno de los puntos clave de este proceso se refiere a la aplicación de medidas que garanticen el control efica...

Full description

Autores:
Ruiz Peralta, Jesus David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/2613
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/2613
Palabra clave:
Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST)
medidas de control
Problema de mochila
Algoritmo Genético
Optimizador de Hiena Manchada
Ocupational Health and Safety Management System (OHSMS)
control measure
Knapsack Problem
Genetic Algorithm
Spotted Hyena Optimizer
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openAccess
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Copyright Universidad de Córdoba, 2020
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description La implementación de un Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) es un proceso lógico y por etapas dirigido a la promoción y protección de la salud de los trabajadores, uno de los puntos clave de este proceso se refiere a la aplicación de medidas que garanticen el control eficaz de los peligros y factores de riesgos en el lugar de trabajo. En este orden de ideas, la selección óptima de medidas de control es un problema interdisciplinario cuyo objetivo es lograr una reducción máxima de los niveles de riesgo, el cual está condicionado tanto a la planificación presupuestaria de la organización como a restricciones de naturaleza propia de la implementación de un SG-SST. En esta investigación se propone un modelo de selección de medidas de control, el modelo corresponde a la aplicación de un problema de mochila con múltiples restricciones, posteriormente se presenta un estudio comparativo de metaheurísticas aplicadas a la optimización de este modelo. Las metaheurísticas utilizadas fueron: Algoritmo Genético y Optimizador de Hiena Manchada.
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S. H. Álvarez Torres and M. I. Riaño Casallas, “La política pública de seguridad y salud en el trabajo: el caso colombiano,” Gerencia y Políticas de Salud, vol. 17, no. 35, Dec. 2018.
ISO 45001:2018, “Sistemas de gestión de la seguridad y salud en el trabajo,” 2018.
GTC 45, Guía para la identificación de los peligros y la valoración de los riesgos en seguridad y salud ocupacional, no. GTC 45. Colombia, 2012.
J. E. Little, “The case for safety management optimization,” Pulp & Paper Canada, vol. 103(10), p. 58, 2002.
Y. Ma, Q. Zhao, and M. Xi, “Decision-makings in safety investment: An opportunity cost perspective,” Safety Science, 2016.
C. Vianello, M. F. Milazzo, and G. Maschio, “Cost–benefit analysis approach for the management of industrial safety in chemical and petrochemical industry,” Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2019.
G. L. L. Reniers and T. Brijs, “An overview of cost-benefit models/tools for investigating occupational accidents,” Chemical Engineering Transactions, 2014.
A. C. Caputo, P. M. Pelagagge, and P. Salini, “A multicriteria knapsack approach to economic optimization of industrial safety measures,” Safety Science, vol. 51, no. 1, pp. 354–360, 2013.
G. L. L. Reniers and K. Sörensen, “An Approach for Optimal Allocation of Safety Resources: Using the Knapsack Problem to Take Aggregated Cost-Efficient Preventive Measures,” Risk Analysis, vol. 33, no. 11, pp. 2056–2067, 2013.
M. Todinov, “Optimal Allocation of Limited Resources among Discrete Risk Reduction Options,” Reliability and Risk Models, no. October, pp. 357–372, 2015.
A. Aguilera Díaz, “El costo-beneficio como herramienta de decisión en la inversión en actividades científicas,” Cofin Habana, vol. 11, no. 2, 2017.
ISO, ISO 9000:2015 Sistema de gestión de calidad: fundamentos y vocabulario. 2015.
K. Hussain, M. N. Mohd Salleh, S. Cheng, and Y. Shi, “Metaheuristic research: a comprehensive survey,” Artificial Intelligence Review, 2018.
ISO - The International Organization for Standardization, “ISO 31000:2018 - Risk management - guidelines,” ISO 31000:2009. 2009.
M. Abdel-Basset, L. Abdel-Fatah, and A. K. Sangaiah, “Metaheuristic Algorithms: A Comprehensive Review,” in Computational Intelligence for Multimedia Big Data on the Cloud with Engineering Applications, 2018.
A. León Chinchilla and M. Varela Fallas, “La rentabilidad como fuente de crecimiento y sostenibilidad en el entorno empresarial,” Ciencias económicas, 2011.
L. Wilson and M. Doug, Industrial safety and risk management, University. Alberta, Canadá, 2003.
Ministerio de Trabajo, “Implementación de los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo al Año 2020 - Ministerio del trabajo,” Mintrabajo, 2019.
M. del trabajo de Colombia, “Decreto Número 1072 De 2015,” Ministerio Del Trabajo, 2015.
Ministerio del trabajo, Resolución 0312 - Estándares Mínimos del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST). 2019.
C. Wilbaut, S. Hanafi, and S. Salhi, “A survey of effective heuristics and their application to a variety of knapsack problems,” IMA Journal of Management Mathematics, vol. 19, no. 3, pp. 227–244, 2008.
S. K. Pushpa, T. V Mrunal, and C. Suhas, “A Study of Performance Analysis on Knapsack Problem,” in National Conference on Recent Trends in Information Technology, 2016.
H. Adeyemo and M. Ahmed, “Solving 0/1 Knapsack Problem Using Metaheuristic Techniques,” in 2017 9th IEEE-GCC Conference and Exhibition (GCCCE), 2018.
A. E. Ezugwu, V. Pillay, D. Hirasen, K. Sivanarain, and M. Govender, “A Comparative Study of Meta-Heuristic Optimization Algorithms for 0 - 1 Knapsack Problem: Some Initial Results,” IEEE Access, vol. 7, pp. 43979–44001, 2019.
D. Pisinger, “Where are the hard knapsack problems?,” Computers and Operations Research, 2005.
M. Gul and A. F. Guneri, “A fuzzy multi criteria risk assessment based on decision matrix technique: A case study for aluminum industry,” Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2016.
A. Eslami Baladeh, M. Cheraghi, and N. Khakzad, “A multi-objective model to optimal selection of safety measures in oil and gas facilities,” Process Safety and Environmental Protection, vol. 125, pp. 71–82, 2019.
Z. Yuan, N. Khakzad, F. Khan, and P. Amyotte, “Risk-based optimal safety measure allocation for dust explosions,” Safety Science, 2015.
Y. Sato, “Optimal budget planning for investment in safety measures of a chemical company,” in International Journal of Production Economics, 2012.
A. Mancuso, M. Compare, A. Salo, and E. Zio, “Portfolio optimization of safety measures for the prevention of time-dependent accident scenarios,” Reliability Engineering and System Safety, 2019.
B. U. Ayhan and O. B. Tokdemir, “Safety assessment in megaprojects using artificial intelligence,” Safety Science, 2019.
N. Paltrinieri, L. Comfort, and G. Reniers, “Learning about risk: Machine learning for risk assessment,” Safety Science, 2019.
OHSAS Project group, “OHSAS 18001:2007,” OHSAS Project group, 2007.
M. Mitchell, “L.D. Davis, handbook of genetic algorithms,” Artificial Intelligence, 1998.
P. E. Valencia, “Optimización mediante algoritmos genéticos,” Anales del Instituto de Ingenieros de Chile, 1997.
G. Dhiman and V. Kumar, “Spotted hyena optimizer: A novel bio-inspired based metaheuristic technique for engineering applications,” Advances in Engineering Software, vol. 114, pp. 48–70, 2017.
G. Dhiman and V. Kumar, “Multi-objective spotted hyena optimizer: A Multi-objective optimization algorithm for engineering problems,” Knowledge-Based Systems, 2018.
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En esta investigación se propone un modelo de selección de medidas de control, el modelo corresponde a la aplicación de un problema de mochila con múltiples restricciones, posteriormente se presenta un estudio comparativo de metaheurísticas aplicadas a la optimización de este modelo. Las metaheurísticas utilizadas fueron: Algoritmo Genético y Optimizador de Hiena Manchada.CAPÍTULO I .............................................................................................................................. 91. GENERALIDADES......................................................................................................... 91.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ......................................................................... 91.2. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................... 111.3. OBJETIVOS ........................................................................................................... 141.3.1. Objetivo general .................................................................................................. 141.3.2. Objetivos específicos........................................................................................... 15CAPÍTULO II .......................................................................................................................... 162. REVISIÓN DE LITERATURA ..................................................................................... 162.1. Conceptos ................................................................................................................ 162.2. perspectiva teórica .................................................................................................. 192.2.1. La seguridad y salud en el trabajo en Colombia ................................................. 192.2.2. Problema de mochila ........................................................................................... 212.3. ESTADO DEL ARTE............................................................................................. 25CAPÍTULO III ......................................................................................................................... 303. METODOLOGÍA .......................................................................................................... 303.1. MODELO MATEMÁTICO ................................................................................... 303.1.1. Función objetivo .................................................................................................. 323.1.2. Restricciones del modelo .................................................................................... 393.2. REPRESENTACIÓN DE LAS SOLUCIONES (ENCODING) ............................ 423.3. DESCRIPCIÓN DE LOS ALGORITMOS ............................................................ 423.4. Algoritmo Genético (Genetic Algorithm: GA) ....................................................... 433.4.1. Inicialización ....................................................................................................... 443.4.2. Selección ............................................................................................................. 443.4.3. Cruzamiento ........................................................................................................ 453.4.4. Mutación.............................................................................................................. 463.4.5. Reemplazo ........................................................................................................... 473.5. Optimizador de Hiena Manchada (Spotted Hyena Optimizer: SHO) ..................... 483.5.1. Inicialización (Buscar y rastrear) ........................................................................ 493.5.2. Rodear, cazar y atacar ......................................................................................... 503.6. Instancias ................................................................................................................ 523.7. Experimento ............................................................................................................ 534. ANÁLISIS DE RESULTADOS Y CONCLUSIONES ................................................. 554.1. ANÁLISIS DE RESULTADOS ............................................................................. 554.1.1. Análisis de comparación de algoritmos .............................................................. 554.2. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ..................................................... 615. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................ 64PregradoIngeniero(a) Industrialapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2020https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de metaheurísticas aplicadas al problema de selección óptima de medidas de control en un Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el TrabajoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85OIT, “Prácticas Responsables en el lugar de trabajo,” p. 6, 2014.S. H. Álvarez Torres and M. I. Riaño Casallas, “La política pública de seguridad y salud en el trabajo: el caso colombiano,” Gerencia y Políticas de Salud, vol. 17, no. 35, Dec. 2018.ISO 45001:2018, “Sistemas de gestión de la seguridad y salud en el trabajo,” 2018.GTC 45, Guía para la identificación de los peligros y la valoración de los riesgos en seguridad y salud ocupacional, no. GTC 45. Colombia, 2012.J. E. Little, “The case for safety management optimization,” Pulp & Paper Canada, vol. 103(10), p. 58, 2002.Y. Ma, Q. Zhao, and M. Xi, “Decision-makings in safety investment: An opportunity cost perspective,” Safety Science, 2016.C. Vianello, M. F. Milazzo, and G. Maschio, “Cost–benefit analysis approach for the management of industrial safety in chemical and petrochemical industry,” Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2019.G. L. L. Reniers and T. Brijs, “An overview of cost-benefit models/tools for investigating occupational accidents,” Chemical Engineering Transactions, 2014.A. C. Caputo, P. M. Pelagagge, and P. Salini, “A multicriteria knapsack approach to economic optimization of industrial safety measures,” Safety Science, vol. 51, no. 1, pp. 354–360, 2013.G. L. L. Reniers and K. Sörensen, “An Approach for Optimal Allocation of Safety Resources: Using the Knapsack Problem to Take Aggregated Cost-Efficient Preventive Measures,” Risk Analysis, vol. 33, no. 11, pp. 2056–2067, 2013.M. Todinov, “Optimal Allocation of Limited Resources among Discrete Risk Reduction Options,” Reliability and Risk Models, no. October, pp. 357–372, 2015.A. Aguilera Díaz, “El costo-beneficio como herramienta de decisión en la inversión en actividades científicas,” Cofin Habana, vol. 11, no. 2, 2017.ISO, ISO 9000:2015 Sistema de gestión de calidad: fundamentos y vocabulario. 2015.K. Hussain, M. N. Mohd Salleh, S. Cheng, and Y. Shi, “Metaheuristic research: a comprehensive survey,” Artificial Intelligence Review, 2018.ISO - The International Organization for Standardization, “ISO 31000:2018 - Risk management - guidelines,” ISO 31000:2009. 2009.M. Abdel-Basset, L. Abdel-Fatah, and A. K. Sangaiah, “Metaheuristic Algorithms: A Comprehensive Review,” in Computational Intelligence for Multimedia Big Data on the Cloud with Engineering Applications, 2018.A. León Chinchilla and M. Varela Fallas, “La rentabilidad como fuente de crecimiento y sostenibilidad en el entorno empresarial,” Ciencias económicas, 2011.L. Wilson and M. Doug, Industrial safety and risk management, University. Alberta, Canadá, 2003.Ministerio de Trabajo, “Implementación de los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo al Año 2020 - Ministerio del trabajo,” Mintrabajo, 2019.M. del trabajo de Colombia, “Decreto Número 1072 De 2015,” Ministerio Del Trabajo, 2015.Ministerio del trabajo, Resolución 0312 - Estándares Mínimos del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST). 2019.C. Wilbaut, S. Hanafi, and S. Salhi, “A survey of effective heuristics and their application to a variety of knapsack problems,” IMA Journal of Management Mathematics, vol. 19, no. 3, pp. 227–244, 2008.S. K. Pushpa, T. V Mrunal, and C. Suhas, “A Study of Performance Analysis on Knapsack Problem,” in National Conference on Recent Trends in Information Technology, 2016.H. Adeyemo and M. Ahmed, “Solving 0/1 Knapsack Problem Using Metaheuristic Techniques,” in 2017 9th IEEE-GCC Conference and Exhibition (GCCCE), 2018.A. E. Ezugwu, V. Pillay, D. Hirasen, K. Sivanarain, and M. Govender, “A Comparative Study of Meta-Heuristic Optimization Algorithms for 0 - 1 Knapsack Problem: Some Initial Results,” IEEE Access, vol. 7, pp. 43979–44001, 2019.D. Pisinger, “Where are the hard knapsack problems?,” Computers and Operations Research, 2005.M. Gul and A. F. Guneri, “A fuzzy multi criteria risk assessment based on decision matrix technique: A case study for aluminum industry,” Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2016.A. Eslami Baladeh, M. Cheraghi, and N. Khakzad, “A multi-objective model to optimal selection of safety measures in oil and gas facilities,” Process Safety and Environmental Protection, vol. 125, pp. 71–82, 2019.Z. Yuan, N. Khakzad, F. Khan, and P. Amyotte, “Risk-based optimal safety measure allocation for dust explosions,” Safety Science, 2015.Y. Sato, “Optimal budget planning for investment in safety measures of a chemical company,” in International Journal of Production Economics, 2012.A. Mancuso, M. Compare, A. Salo, and E. Zio, “Portfolio optimization of safety measures for the prevention of time-dependent accident scenarios,” Reliability Engineering and System Safety, 2019.B. U. Ayhan and O. B. Tokdemir, “Safety assessment in megaprojects using artificial intelligence,” Safety Science, 2019.N. Paltrinieri, L. Comfort, and G. Reniers, “Learning about risk: Machine learning for risk assessment,” Safety Science, 2019.OHSAS Project group, “OHSAS 18001:2007,” OHSAS Project group, 2007.M. Mitchell, “L.D. Davis, handbook of genetic algorithms,” Artificial Intelligence, 1998.P. E. Valencia, “Optimización mediante algoritmos genéticos,” Anales del Instituto de Ingenieros de Chile, 1997.G. Dhiman and V. Kumar, “Spotted hyena optimizer: A novel bio-inspired based metaheuristic technique for engineering applications,” Advances in Engineering Software, vol. 114, pp. 48–70, 2017.G. Dhiman and V. Kumar, “Multi-objective spotted hyena optimizer: A Multi-objective optimization algorithm for engineering problems,” Knowledge-Based Systems, 2018.Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST)medidas de controlProblema de mochilaAlgoritmo GenéticoOptimizador de Hiena ManchadaOcupational Health and Safety Management System (OHSMS)control measureKnapsack ProblemGenetic AlgorithmSpotted Hyena OptimizerFacultad de IngenieríaIngeniería IndustrialPublicationORIGINALruizperaltajesusdavid.pdfruizperaltajesusdavid.pdfapplication/pdf833277https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/c82283ce-051c-4ce3-baf1-48bbc4a011d9/downloada939cc76b83e272f919ad23b471e3ec7MD51Formato de autorizacion.pdfFormato de autorizacion.pdfapplication/pdf342604https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/dab8de5c-a619-4226-b48b-cb785c2a893f/download0dfa48fc0dea5c40badc7f00f2c835ccMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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