O conjunto de Pareto como um modelo para a alocação e o despacho de recursos em centros de emergência

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Guedes, Ricardo Bezerra de Menezes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Algoritmos; Otimização combinatória; Simulação (Computador)
• Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/118282

Essa tese investiga políticas de despacho de recursos para atendimento a chamadas de emergência em grandes cidades. Um ambiente multiagente implementa um simulador de chamadas de emergências e despacho de recursos, servindo de instrumento para, inicialmente, se desenvolver uma análise comparativa de políticas estáticas, nas quais a ordem de atendimento segue a critérios pré-estabelecidos. A partir dessas análises, conclui-se que tais políticas acabam por privilegiar somente um critério de qualidade (e.g. o tempo global de espera do chamador). Isso se mostra uma deficiência, pois centros de despacho de recursos devem levar em conta critérios de qualidade múltiplos como reduzir o tempo de resposta, o custo de deslocamento de veículos, aumentar o número de chamadas atendidas e o atendimento de chamadas prioritárias. Visando definir políticas dinâmicas que possam levar a otimização de objetivos múltiplos, usa-se o conceito de conjunto de Pareto para modelar os diferentes critérios a serem otimizados. Em vez de tentar identificar manualmente ou definir previamente a melhor estratégia de despacho, um Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo, acoplado ao simulador de chamada de emergência e de despacho de recursos, descobre automaticamente a melhor aproximação do Conjunto ótimo de Pareto que seria o responsável por indicar a ordem de atendimento das chamadas. O algoritmo evolutivo usa o conceito dominância quantitativa que calcula o quanto um indivíduo domina outro, o que permite maior eficiência na descoberta da melhor ordem de recursos. O cenário de validação é uma grande metrópole no Brasil usando um ano de dados reais de chamadas para o 190. Análises comparativas com políticas estáticas e com variações tradicionais do algoritmo evolutivo multiobjectivo sem o uso de dominância quantitativa confirma a performance do enfoque proposto na tese. Palavras-chave: Simulação baseada em agentes; algoritmos evolutivos; otimização multiobjetivo; centro de despacho.