Navegando por Autor "Pinheiro, Ruan Carlos Silva Menezes"
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Item Análise do Serviço de Atendimento Médico de Urgência nos municípios de Ouro Preto e Mariana, Minas Gerais, Brasil.(2021) Lopes, Ramon Sávio Moreira; Morais, Thaíse Regina Matos de; Castro, Arthur Piassi Dias de; Motta, Dênisson Pierre Silva; Pinheiro, Ruan Carlos Silva Menezes; Gualberto, Carolina Reis; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloísio de Castro; Rodrigues, Lásara FabríciaEsse artigo apresenta uma análise do Serviço de Atendimento Médico de Urgência de Ouro Preto e Mariana, Minas Gerais, considerando a distribuição temporal e espacial dos chamados, o serviço prestado pelas ambulâncias e a descentralização de ambulância. Para tanto, foram coletados dados do ano de 2017, os quais foram analisados a partir de técnicas de Estatística Descritiva descritas ao longo do estudo. Os resultados sugerem maior congestionamento do sistema entre o final da manhã e início da noite, entretanto, não foi observada diferença estatística ao longo dos meses, semanas e dias da semana. Em relação à localização geográfica, foi observada significativa correlação entre a população e os chamados em cada localidade. O tempo de resposta nas localidades foram significativamente diferentes, especialmente ao comparar distritos e sedes de municípios. A descentralização de ambulância melhorou os indicadores ao analisar o sistema como um todo, mesmo com piora no desempenho em algumas regiões. Por exemplo, o tempo médio de resposta do sistema passou de 16,48 para 16,07 minutos após a mudança, mesmo com significativo aumento observado no número de chamados no sistema. Os resultados obtidos podem ser utilizados para subsidiar futuras ações dos gestores do sistema de forma a melhorar o serviço oferecido à população.Item Métodos meta-heurísticos para o problema de localização de máxima cobertura multiobjetivo.(2022) Pinheiro, Ruan Carlos Silva Menezes; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Klen, André MonteiroA definição da melhor localização para uma instalação é uma decisão estratégica desafiante para os gestores de organizações públicas e privadas, vistos os inúmeros benefícios que uma decisão adequada pode gerar. A correta localização de uma ou mais instalações pode proporcionar vantagens competitivas para as organizações através da proximidade com clientes/fornecedores e de fontes de recursos, bem como com a redução de alguns custos operacionais e logísticos. Ela pode implicar, também, no melhor atendimento da demanda dos clientes. Porém, a decisão de localização requer inúmeros estudos específicos e necessita da utilização de algum tipo de ferramenta para auxiliar na análise das alternativas. Visando auxiliar os gestores das organizações na determinação da localização de instalações, tornando a tomada de decisão mais adequada, este trabalho tem como objetivo desenvolver métodos para a resolução do problema de localização de máxima cobertura formulado como um problema de otimização multiobjetivo (MO-PLMC). Problemas de localização tratam de decisões sobre a obtenção da melhor configuração para a instalação de uma ou mais facilidades, visando atender com qualidade a demanda de uma população, com o menor custo possível. O MO-PLMC será abordado buscando a otimização de dois objetivos: a maximização da demanda atendida e a minimização do custo de instalação das facilidades. Na resolução de um problema de otimização multiobjetivo é determinado um diagrama de Pareto, onde cada ponto representa uma solução Pareto-ótima. Porém, a construção do diagrama pode ser muito complexa, dependendo da natureza do problema a ser resolvido. Visto isso, foram implementados e testados dois métodos meta-heurísticos, baseados no Greedy Randomized Adaptive Search Procedure e no Variable Neighborhood Search, para gerar conjuntos de soluções Pareto-ótimas para o MO-PLMC. Para avaliar a eficiência dos métodos, os conjuntos de soluções Pareto- ótimas obtidos através da utilização de instâncias geradas como proposto na literatura, e adaptadas para a otimização multiobjetivo, foram comparados através de três métricas de avaliação de desempenho: medidas de distância, diferença de hipervolume e taxa de erro. Foram realizados, também, experimentos estatísticos com o intuito de comprovar a existência de diferença significativa entre os métodos com relação às métricas utilizadas. Para isso foi utilizado o teste estatístico t de Student, adequado para a comparação de duas populações. Com base nos experimentos computacionais, concluiu-se que o MOVNS foi superior ao GMO, para todas as instâncias, em relação às três métricas.