Thesis: Desarrollo de metodología de optimización multiobjetivo, mediante algoritmo genético, para el mantenimiento de pavimentos aeroportuarios en Chile
| datacite.subject.fos | Engineering and technology::Civil engineering::Civil engineering | |
| dc.contributor.department | Departamento de Obras Civiles | |
| dc.contributor.guia | Araya Araya, Felipe Andres | |
| dc.coverage.spatial | Campus Casa Central Valparaíso | |
| dc.creator | Silva Garrido, Héctor | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-09T13:56:07Z | |
| dc.date.available | 2026-04-09T13:56:07Z | |
| dc.date.issued | 2026-03-12 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación desarrolla una metodología de optimización multiobjetivo, basada en algoritmos genéticos, para la planificación del mantenimiento de pavimentos aeroportuarios en Chile. Este trabajo surge ante la necesidad de mejorar las prácticas actuales de gestión, las cuales presentan un enfoque predominantemente reactivo y carecen de una integración sistemática de criterios técnicos y económicos en la toma de decisiones. En este contexto, la metodología propuesta busca apoyar la planificación estratégica mediante la generación de planes de mantenimiento de largo plazo que permitan equilibrar objetivos en conflicto, específicamente la minimización de costos del ciclo de vida y la maximización del desempeño del pavimento. El enfoque se basa en la implementación del algoritmo NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), el cual permite identificar soluciones óptimas de Pareto que representan distintos compromisos entre costo y efectividad. La metodología incorpora parámetros clave como modelos de deterioro, tratamientos de mantenimiento, umbrales de aplicación y costos económicos obtenidos a partir de fuentes reales. Se considera un horizonte de planificación de 20 años, lo que permite evaluar los efectos de las decisiones de mantenimiento en el largo plazo. El caso de estudio se desarrolla en secciones del Aeródromo La Florida, donde se aplica el modelo propuesto y se comparan sus resultados con herramientas de gestión de pavimentos como PAVER y PaveAir. Adicionalmente, se integra un esquema de priorización que permite asignar intervenciones bajo restricciones presupuestarias anuales, facilitando la escalabilidad desde un enfoque a nivel de proyecto hacia uno a nivel de red. Los resultados evidencian que la metodología propuesta permite generar estrategias de mantenimiento más eficientes en comparación con enfoques reactivos convencionales, logrando mejorar el desempeño del pavimento y reducir los costos acumulados; asimismo, la integración de optimización y priorización constituye una herramienta práctica para organismos gestores, contribuyendo a una gestión más estratégica, preventiva y sostenible de la infraestructura aeroportuaria. | es |
| dc.description.abstract | This research develops a multi-objective optimization methodology, based on genetic algorithms, for planning airport pavement maintenance in Chile. This work arises from the need to improve current management practices, which have a predominantly reactive approach and lack a systematic integration of technical and economic criteria in decision-making. In this context, the proposed methodology seeks to support strategic planning by generating long-term maintenance plans that balance conflicting objectives, specifically minimizing life-cycle costs and maximizing pavement performance. The approach is based on the implementation of the NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II) algorithm, which identifies Pareto-optimal solutions that represent different trade-offs between cost and effectiveness. The methodology incorporates key parameters such as deterioration models, maintenance treatments, application thresholds, and economic costs obtained from real-world sources. A 20-year planning horizon is considered, allowing for the evaluation of the long-term effects of maintenance decisions. The case study is conducted on sections of La Florida Aerodrome, where the proposed model is applied and its results are compared with pavement management tools such as PAVER and PaveAir. Additionally, a prioritization scheme is integrated, allowing interventions to be assigned under annual budget constraints, facilitating scalability from a project-level approach to a network-level one. The results demonstrate that the proposed methodology enables the generation of more efficient maintenance strategies compared to conventional reactive approaches, improving pavement performance and reducing accumulated costs. Furthermore, the integration of optimization and prioritization constitutes a practical tool for management agencies, contributing to a more strategic, preventive, and sustainable management of airport infrastructure. | en_US |
| dc.description.degree | Magíster en Ciencias de la Ingeniería Civil | |
| dc.description.sponsorship | ANID - FONDEF ID23I10113 | |
| dc.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.format.extent | 93 páginas. | |
| dc.identifier.doi | 10.71959/f2g7-3273 | |
| dc.identifier.uri | https://cris.usm.cl/handle/123456789/4362 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.71959/f2g7-3273 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | Attribution 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.subject | Pavimentos aeroportuarios | |
| dc.subject | planes de mantenimiento | |
| dc.subject | optimización | |
| dc.subject | algoritmos | |
| dc.subject | geneticos | |
| dc.subject.ods | 9 Industria, innovación e infraestructura | |
| dc.title | Desarrollo de metodología de optimización multiobjetivo, mediante algoritmo genético, para el mantenimiento de pavimentos aeroportuarios en Chile | |
| dspace.entity.type | Tesis |
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