Auxílio à tomada de decisão para roteamento de ambulâncias públicas utilizando algoritmos de otimização

• Autor(a) principal: Souza, Gustavo dos Anjos de
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Gonsalves, Jonathan de Oliveira, Guarezi, Leonardo Padilha, Hoffmann, Thomas Felipe
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Cruzeiro do Sul
• Texto Completo: https://repositorio.cruzeirodosul.edu.br/handle/123456789/3641
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Algoritmos; Otimização; Ambulâncias

O tempo entre o recebimento telefônico de um chamado de emergência para o Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) até a chegada de uma unidade de atendimento móvel ao local requisitado é fundamental para que a taxa de sobrevivência do socorrido seja alta. Para que isso seja possível é necessária a existência de diversas integrações entre os registros telefônicos, descrições dos chamados e ferramentas que auxiliem na alocação das ambulâncias. Porém, as ferramentas existentes são morosas no auxílio aos operadores, pois o processo atual não é automatizado e é pouco eficiente no que se refere à escolha do melhor recurso disponível. Ainda, há muito espaço para erros durante o processo, dado que muitas decisões são tomadas de forma subjetiva por seres humanos. Neste cenário, o presente trabalho visa a construção de um software capaz de reunir em tempo real as informações das ambulâncias do SAMU de Curitiba e dos chamados de emergência realizados, recomendando os melhores recursos disponíveis a serem alocados para cada ocorrência. O software gera a recomendação através de um algoritmo de otimização que, a partir de atributos sobre as ambulâncias e das informações adquiridas sobre as emergências, recomenda qual é o recurso que levará menos tempo para chegar no local de destino. Através da comparação do algoritmo mais simples e do algoritmo de otimização multiobjetivo foi possível verificar que, os dois resolvem o problema atual de alocação de ambulâncias, porém, o multiobjetivo foi capaz de gerar recomendações com tempo de resposta, em média, 7% mais rápidos.