Proposta de policiamento inteligente : integrando modelos de localização preditiva e de roteirização eficiente de patrulhas policiais - Limeira, Marcio Luiz da Costa (2022)
A presente dissertação apresenta proposta de policiamento inteligente a partir de um modelo integrado para o planejamento de ações policiais preventivas, considerando uma localização preditiva e uma roteirização eficiente de patrulhas. A segurança pública tem se apresentado como um problema cada vez mais complexo, que interfere diretamente na vida da sociedade, sendo que crimes violentos conduzem ao medo e a sensação de insegurança prejudicial ao convívio social e desenvolvimento das comunidades. Diante disso, busca-se propor um modelo para auxiliar no planejamento tático-operacional de patrulhas policiais com dois focos: posicioná-las em locais de maior risco de incidência de crimes de homicídios e sugerir rotas que permitam a cobertura dos pontos de risco com o menor tempo de deslocamento e, consequentemente, recursos. A proposta utiliza, para a localização das facilidades, a modelagem preditiva do Risk Terrain Modeling (RTM), empregando a ferramenta QGIS. Implementou-se a aplicação com dados reais para a prevenção de homicídios, a partir de fatores de risco específicos, de uma região do município de Porto Alegre, no período de 18 meses, entre janeiro de 2020 e junho de 2021. Após comparação com outros modelos de otimização como k-means, p-medianas e problema de localização com máxima cobertura (MCLP), o modelo RTM apresentou melhores resultados. Na sequência, o modelo integra uma proposta de roteirização, utilizando a metaheurística Busca Tabu, permitindo o atendimento dos pontos de risco, com grande aproveitamento do turno de serviço e redução de custos (distância e tempo) comparando-se com o emprego de uma heurística gulosa. Após os resultados, propõe-se um modelo integrado de policiamento inteligente, Modelo Preditivo de Localização e Roteirização de Patrulhas (MPLRP), o qual entende-se que pode ser utilizada na prática, tendo em vista que a verificação utilizou dados policiais reais e considerou as rotas nas vias públicas utilizando ferramenta Google Maps integrada em Python.