Adoção da estratégia de patrulhamento multiagente para otimização do policiamento preventivo na cidade de Porto Alegre, RS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Simões Júnior, Moacir Almeida
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/263224
Resumo: A presente dissertação tem por objeto o estudo do problema de otimização de roteamento de patrulhas policiais para minimização da ociosidade em hotspots e do tempo de resposta no atendimento de ocorrências, por meio da predição de locais de recorrência de crimes, usando estratégia multiagente de policiamento. As patrulhas operam em jornadas de serviço determinadas, em meio a pé, de bicicleta, motorizado e a cavalo, e movimentos controlados por central de operações, a fim de realizar ações preventivas de patrulhamento e permanência, em pontos de maior densidade de ocorrências, e atendimento de ocorrências. Para a definição dos hotspots são adotadas técnicas de análise preditiva sobre dados históricos de ocorrências por horário, dia da semana e mês do ano, identificando sazonalidades, e estruturas notáveis (bares, escolas, parques etc.), cuja presença no espaço pode interferir na ocorrência de crimes. Quanto ao local de aplicação, a pesquisa tratará da área de 9º Batalhão de Polícia Militar da Brigada Militar, responsável pelo policiamento preventivo no Centro Histórico e bairros adjacentes de Porto Alegre, RS. Serão utilizadas informações dos registros de ocorrências dos anos de 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020 e 2021 da Secretaria da Segurança Pública e dados abertos quanto às estruturas notáveis presentes na região. O modelo formulado será implementado, por meio de simulação, utilizando-se dados do emprego operacional da Brigada Militar, no espaço determinado, a fim de aferir a eficácia do modelo na prevenção da criminalidade, a otimização dos recursos disponíveis e o aumento da sensação de segurança das comunidades atingidas.
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