Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Ferro Junior, Raimundo Juracy Campos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual do Ceará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: |
https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=106332
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Resumo: |
O campo de estudo das evacuações horizontais e situações de resgate são complexos e repletos de desafios. Embora existam estudos e ferramentas que auxiliam o estudo desses cenários, essas ferramentas não abordam aspectos importantes desses cenários, como evacuados com graus de dependência ou a possibilidade de simular diferentes estratégias de resgate. Este trabalho visa preencher essa lacuna, propor e validar uma arquitetura que, com base em simulações baseadas em agentes, seja capaz de produzir dados, treinar algoritmos de regressão para fazer previsões sobre cenários de evacuação horizontal, como evacuação escolar ou hospitalar, e com base em previsões propor estratégias de resgate para uma equipe de resgate real, como bombeiros, que se adéquem melhor ao cenário analisado. Os resultados foram promissores, tanto no processo de previsão dos tempos de evacuação, quanto no processo de recomendação. Para o processo de regressão os algoritmos de arvore de decisão e uma rede Perceptron de múltiplas camadas apresentaram o melhor resultado. A arvore de decisão apresentou um valor de $0,33$ segundo a métrica MAPE, valor similar ao obtido em outros estudos sobre cenários simulares. Quanto a recomendação de estratégia de resgate, ambos os algoritmos foram capazes de fazer o ranqueamento correto das estratégias e o sistema de recomendação foi capaz de alcançar uma acurácia de $92\%$ ao classificar cenários quanto a estratégia mais adequada, usando como com base apenas as previsões geradas pelos modelos de regressão. |
