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Luiz Ricardo PintoMarcelo Azevedo CostaRicardo Poley Martins FerreiraGuilherme Freitas Coelho2019-08-09T22:32:41Z2019-08-09T22:32:41Z2015-08-28http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A47QASMetamodelagem é um tema bastante comum na literatura de Otimização para Simulação. Sua aplicabilidade é voltada para a otimização de funções definidas sobre simuladores ou modelos de simulação, de forma que a avaliação de um ponto desconhecido demanda considerável esforço computacional. O uso de metamodelos tem o objetivo de fazer estimações do valor real (simulado) antes mesmo que este ponto seja avaliado pelo modelo de simulação, entretanto a maioria das publicações não aplica o método para modelos de tamanho e complexidade reais. Nesse sentido, esta dissertação de mestrado buscou aplicar metamodelos de Krigagem para a minimização do tempo de resposta do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) de Belo Horizonte, a partir da alocação de ambulâncias nas bases da cidade. Krigagem é considerada o estado-da-arte em metamodelagem, pois fornece, além da estimação em um novo ponto, a informação de incerteza de estimação (variância de estimação), proporcional à covariância entre as amostras do seu conjunto de treinamento. O processo de otimização seguiu o algoritmo Efficient Global Optimization (EGO), que explora o metamodelo de Krigagem com o critério de desempenho Expected Improvement (EI), sendo que, para se trabalhar no âmbito estocástico, foi empregado o Procedimento de Reiterpolação (RI) e um novo modo de estimação, chamado de KOIC, foi proposto, pela motivação de se levar em conta todo o intervalo de confiança da variável de resposta. Para fazer a alocação das ambulâncias, uma heurística Simulated Annealing foi especificada de forma a lidar com suas variáveis discretas. Por fim, RI e KOIC foram comparados entre si e a melhor técnica foi utilizada na obtenção de uma curva que refletiu a relação entre o mínimo tempo de resposta e o número total de ambulâncias alocadas à cidade, informação esta bastante relevante para o projeto e gerenciamento de sistemas públicos de atendimento em Saúde.Metamodeling is a common subject in Optimization for Simulation literature. Its applicability is focused on the optimization of functions defined over simulators or simulation models, so that the evaluation of an unknown point requires considerable computational effort. The use of metamodels aims to estimate the actual value (simulated) even before the point is evaluated by the simulation model. However, most publications do not apply the method to models with real world complexity and size. This dissertation sought to apply Kriging to minimize the response time of the Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) of Belo Horizonte, while allocating ambulances throughout all city bases. Kriging is considered the state-of-art technique in metamodeling as it provides, in addition to the new point estimation, the level of prediction uncertainty (estimation variance), which is proportional to the covariance between samples of its training set. The optimization process followed the Efficient Global Optimization algorithm (EGO), which explores Kriging by using the performance criterion Expected Improvement (EI), and, in the stochastic case, it was used the Reinterpolation Procedure (RI). Also, a new estimation criterion, called KOIC, was proposed with the motivation of taking into account the whole response variable confidence interval. To allocate the ambulances, a Simulated Annealing heuristic has been specified in order to deal with the discrete variables of the model. Finally, RI and KOIC were compared and the best technique was used to obtain a curve that reflected the relationship between the minimum response time and the total number of ambulances allocated to the city, a very relevant information to health-care public systems managers and designers.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGAmbulânciasEngenharia de produçãoMetamodelagemKrigagemOtimização pra simulaçãoSaúdeOtimização para simulação com Krigagem: uma aplicação em alocação de ambulânciasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALguilherme_coelho___otimiza__o_para_simula__o_com_krigagem_uma_aplica__o_em__aloca__o_de_ambul_ncias.pdfapplication/pdf9174053https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A47QAS/1/guilherme_coelho___otimiza__o_para_simula__o_com_krigagem_uma_aplica__o_em__aloca__o_de_ambul_ncias.pdf030cf660b4c678fb44db85e238c10fa0MD51TEXTguilherme_coelho___otimiza__o_para_simula__o_com_krigagem_uma_aplica__o_em__aloca__o_de_ambul_ncias.pdf.txtguilherme_coelho___otimiza__o_para_simula__o_com_krigagem_uma_aplica__o_em__aloca__o_de_ambul_ncias.pdf.txtExtracted texttext/plain141061https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A47QAS/2/guilherme_coelho___otimiza__o_para_simula__o_com_krigagem_uma_aplica__o_em__aloca__o_de_ambul_ncias.pdf.txtb6994f9991da466c9726eed18f7fccb5MD521843/BUBD-A47QAS2019-11-14 05:34:53.53oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-A47QASRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T08:34:53Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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