[pt] Em 2015 quase metade da população mundial vivia em área de risco de transmissão de malária. Neste mesmo ano, estimam-se 214 milhões de casos e 438 mil fatalidades. A principal forma de prevenção e redução da transmissão da malária é através do controle dos vetores, em particular, destaca-se o uso de mosquiteiros impregnados com inseticidas de longa duração (MILD). Neste contexto, os programas de distribuição de MILDS enfrentam desafios relacionados a obtenção de fundos e à gestão da cadeia de suprimentos como, por exemplo, incertezas associadas as atividades logísticas, as variáveis de oferta e demanda, e a volatilidade de preços. À luz destes fatos, esta dissertação propõe um modelo de otimização robusta, fundamentado em extensões dos arcabouços teóricos de Bertsimas e Sim (2004) e Fernandes et al. (2016), capaz de minimizar os custos de um programa de distribuição de mosquiteiros ou, dada uma restrição orçamentária, maximizar a distribuição para áreas prioritárias. Ademais, foi realizada uma revisão da literatura acadêmica acerca de modelos de otimização robusta aplicados no contexto da logística humanitária, onde alguns aspectos ainda pouco explorados foram ressaltados e considerados no modelo proposto. Um estudo de caso real é feito sobre um projeto feito do Fundo das Nações Unidas para crianças na Costa do Marfim. Os resultados apontam que conforme esperado, à medida que o nível de robustez considerado no modelo cresce, os custos totais também aumentam. Em contrapartida, o modelo robusto fornece soluções com maior flexibilidade na cadeia de suprimentos para a eventual necessidade de se ajustar os planos de compras e distribuição. Por fim, as soluções robustas foram avaliadas através de simulações de Monte Carlo, indicando que, conforme desejado, a probabilidade de viabilidade dos planos aumentam junto com nível de conservadorismo da solução. / [en] In 2015, almost half of the world population lived in areas at risk of malaria transmission. There were around 214 million malaria cases and 438,000 associated deaths. One of the major paths to prevent and reduce malaria transmission is through vector control, especially with the use of insecticide-treated nets (ITN). In this context, ITN distribution campaigns face several challenges, such as uncertainties related to funding, transportation, market and price volatility, which might be effectively tackled through long-term agreements and proper planning. However, that might not be an option for all humanitarian organizations and governments. Besides, considering uncertainties during budgetary planning is particular relevant. In this sense, a robust optimization model, based on Bertsimas and Sim (2004) and Fernandes et al. (2016) frameworks, is proposed to minimize the involved costs or, given a budget constraint, maximize the coverage of priority areas. A literature review on robust optimization applied to humanitarian logistics is conducted, in which aspects with less academic research attention are revealed and considered in the model, such as the simultaneous account of the aforementioned uncertainties and demand prioritization. A United Nations Children s Fund campaign in Ivory Coast is studied, and reveals that, as expected, as the robustness level increases so does the total costs. In return, the robust model generally provides a solution with improved supply chain flexibility, that might minimize efforts, in case it is necessary to adjust procurement and transportation plans when uncertainty is revealed. In addition, robust solutions were assessed through Monte Carlo simulations against several realizations of uncertain parameters values, pointing that, as desired, solution feasibility increases alongside the specified level of conservatism.

[pt] Pobreza, fome e insegurança alimentar, analfabetismo e baixa escolaridade, condições precárias de moradia e assistência médica inadequada caracterizam as condições de vida de milhares de famílias em todo o mundo. Em um cenário de recursos limitados, um pré-requisito para a tomada de decisão é entender as vulnerabilidades da população afetada para que seja possível priorizar as áreas/famílias/pessoas mais carentes. Entre os vários critérios de priorização, a equidade emergiu como um critério-chave, conceituada em termos de justiça na alocação e distribuição de benefícios. A presente tese propõe incorporar questões de priorização e equidade em modelos de tomada de decisão para políticas públicas voltadas para populações vulneráveis. Estruturamos uma abordagem que integra meios de medir a vulnerabilidade como forma de priorização (através do desenvolvimento de índices de priorização) e incorporando-os a um modelo de tomada de decisão para otimizar a alocação e distribuição de recursos de forma eficaz, e principalmente, equitativa. Para lançar luz sobre esse problema, estudamos dois casos reais e complexos, aplicados no cenário de doenças endêmicas e no contexto de fome e insegurança alimentar no Brasil. / [en] Poverty, hunger and food insecurity, illiteracy and low education, poor housing conditions, and inadequate health care describe the living conditions of thousands of families worldwide. In a scenario of limited resources, a prerequisite for decision-making is to understand the vulnerabilities of the affected population so that it is possible to target and prioritize the most in-need areas/households/people. Among the numerous prioritization criteria, equity has emerged as a key criterion conceptualized in terms of fairness in allocating and distributing benefits and burdens in society. This thesis proposes to incorporate prioritization and equity issues into decision-making models for orientated vulnerable populations public policies. We structure an approach that integrates means of measuring vulnerability as a way of prioritization (through developing prioritization indexes) and incorporating them into a decision-making model to optimize resource allocation and distribution effectively and especially equitably. To shed light on this problem, we study two real and complex cases applied in the malaria intervention context and hunger and food insecurity scenario in Brazil.