Anticipar y planificar la respuesta urgente a desastres a gran escala es fundamental para aumentar la probabilidad de supervivencia en estos eventos. Estos incidentes presentan diversos desafíos que complican la respuesta, como condiciones climáticas desfavorables, dificultades para acceder a las áreas afectadas y la dispersión geográfica de las víctimas. Además, factores socioeconómicos locales, como la educación preventiva inadecuada, recursos limitados para desastres y una coordinación insuficiente entre los servicios de emergencia públicos y privados, pueden complicar estas situaciones. En emergencias a gran escala, generalmente se observan múltiples puntos de demanda (DP), lo que requiere esfuerzos para coordinar la asignación estratégica de recursos humanos y materiales en diferentes áreas geográficas. Por lo tanto, la gestión precisa de estos recursos basada en las necesidades específicas de cada área se vuelve fundamental. Para abordar estas complejidades, este documento propone una metodología que modela estos escenarios como un problema de optimización multiobjetivo, centrándose en el problema de ubicación-asignación de recursos en Incidentes de Múltiples Víctimas (IMV). El estudio de caso propuesto es la Ciudad de México en un escenario post-desastre por terremoto, utilizando información geográfica voluntaria, datos abiertos del gobierno y datos históricos del terremoto del 19 de septiembre de 2017. Se asume que los recursos que requieren ubicación y asignación óptimas son ambulancias, que se centran en problemas médicos que afectan la supervivencia de las víctimas. La solución diseñada implica el uso de una técnica de optimización metaheurística, junto con una técnica de ajuste de parámetros, para encontrar configuraciones que funcionen en diferentes instancias del problema, es decir, diferentes escenarios hipotéticos que pueden usarse como referencia para futuras situaciones posibles. Finalmente, el objetivo es presentar las diferentes soluciones gráficamente, acompañadas de información relevante para facilitar el proceso de toma de decisiones de las autoridades responsables de la implementación práctica de estas soluciones.