Modelo hipercubo integrado a meta-heurísticas para análise de um sistema médico emergencial em rodovias
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...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNIFESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unifesp.br:11600/71497 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11600/71497 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Modelo hipercubo BRKGA SA SAE Otimização |
| Sumario: | 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. |
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