Modelo hipercubo integrado a meta-heurísticas para análise de um sistema médico emergencial em rodovias
Data
2024-06-26
Autores
Oropeza Oropeza, Keily Marian 
Orientadores
Salles Neto, Luiz Leduino de
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
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Título de Volume
Resumo
Diariamente, surgem situações em que os Serviços de Atendimento Emergencial (SAE) são
solicitados. Com o aumento populacional, torna-se fundamental aperfeiçoar a gestão des-
ses serviços para assegurar sua qualidade e atender às necessidades dos usuários. Atrasos
podem ter um custo elevado, podendo significar a diferença entre salvar vidas ou enfrentar
consequências graves. Um destes sistemas no Brasil é o SAE presente nas rodovias brasilei-
ras. Observe que os SAE não podem ser planejados para trabalhar com um grande número
de servidores devido a restrições no orçamento, e dado que o funcionamento deles é afe-
tado por fatores probabilísticos devidos às distribuições espaciais e temporal dos chamados
e servidores, eles fazem investimento nas melhoras da qualidade dos serviços. Mas, muitas
vezes não é considerado o fator probabilístico ao fazer o modelo dos sistemas e além disso
se tem que os sistemas estão sendo muito pouco estudados, o qual influi na demora das
melhoras ao não contar com uma equipe multidisciplinar que aborde o problema. Dada a
relevância dos SAE em rodovias, o objetivo do estudo é propor uma abordagem para a oti-
mização das operações do Sistema Anjos do Asfalto, utilizando meta-heurísticas para modi-
ficar a configuração das regiões atendidas pelos servidores. Contribuindo à servir no auxilio
das decisões envolvidas num SAE, em especial as relacionadas com localizações das áreas
de cobertura de cada servidor, para otimizar seu desempenho. Para analisar o desempenho
do abordagem se realizou uma implementação em PYTHON das meta-heurísticas BRKGA
(Biased Random-Key Genetic Algorithm) e SA (Simulated Annealing) incorporando o mo-
delo hipercubo, se analisou como a utilização delas afeita as medidas de desempenho, e se
compararam os resultados obtidos entre as meta-heurísticas, cujos resultados proporciona-
ram uma visão que permite melhorar o SAE.