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dc.contributor.advisorDávila, Saylisse
dc.contributor.authorFaucher, Jean E.
dc.date.accessioned2018-09-19T19:22:42Z
dc.date.available2018-09-19T19:22:42Z
dc.date.issued2017-05
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/927
dc.description.abstractEste trabajo presenta un modelo de desalojo peatonal híbrido (PEM, por sus siglas en inglés) que ilustra la vulnerabilidad de Rincón a tsunamis, combinando distancia anisotrópica ponderada y modelos basados en agentes. El modelo propuesto relaja múltiples presunciones presentes en otros PEMs (e.g. velocidad constante, todos desalojan inmediatamente). Este trabajo mejora la distribución poblacional, asignando respuestas de desalojo basadas en entrevistas a la población de interés y penalizando tiempos de desalojo utilizando un factor de fatiga y tiempos de reacción. Estos resultados pueden ayudar a crear estrategias de migración, proveyendo múltiples escenarios con mapas de tiempo y rutas de desalojo y su respectivo análisis de sensibilidad. Utilizando el peor de los escenarios se obtuvo que el 33.97% de la población de Rincón alcanza zonas seguras en menos de 5 minutos, mientras que 41.49% tarda de 5 a 15 minutos y 24.53% tarda más de 15 minutos.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectPedestrian evacuation modelen_US
dc.subjectTsunamisen_US
dc.subjectRincónen_US
dc.subject.lcshEvacuation of civilians--Puerto Rico--Rincónen_US
dc.subject.lcshTsunami hazard zones--Puerto Rico--Rincónen_US
dc.titleA hybrid approach to pedestrian evacuation modelsen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2017 Jean-Edouard Faucheren_US
dc.contributor.committeeMedina, Lourdes A.
dc.contributor.committeevon Hillebrandt, Christa
dc.contributor.committeeMéndez, Mayra
dc.contributor.representativeCórdova, Mario
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineIndustrial Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Industrial Engineeringen_US
dc.description.graduationSemesterSpringen_US
dc.description.graduationYear2017en_US


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