Submitted by Leonardo Rodrigues Mattos da Costa (leorodrigues.ence@gmail.com) on 2016-08-24T13:13:57Z No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2016-08-29T13:58:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2016-09-05T13:48:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-05T13:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Concerns about the spread of disease affect both the population in their daily life and public health policy in Brazil and worldwide. The Brazilian Ministry of Health estimates that 2.5 billion people across the globe live in regions where dengue fever is an endemic disease, and approximately 50 million people are infected each year. In Brazil, new disease outbreaks occur every 3 to 5 years, generally associated with the introduction of a new serotype in the country. The last outbreak occurred in 2013 with the introduction of the so-called type-4 dengue virus. Surveillance of mosquito reproduction and infestation includes, among other methods, the use of “ovitraps” – traps where mosquitoes lay their eggs, which are considered one the best alternatives for detecting dengue and yellow fever outbreaks. The aim of this study is to reduce the sample size of the system for capturing dengue mosquito eggs used by the city of Rio de Janeiro. With this, it will be possible to increase the frequency of data collection from a monthly to a weekly basis without increasing costs, while maintaining the quality of estimates obtained from the sample. The sampling grid reduction problem is associated with a combinatorial optimization problem belonging to the NP class where, given a sample of size , a subset of elements of size * needs to be found such that the estimation error is less a preset limit. From this definition, it is possible to turn the sample reduction problem into a case of the 0/1 knapsack problem. Using this association, this paper proposes objective functions that incorporate spatio-temporal dependence effects as well as an approach using biased random-key genetic algorithms / A preocupação com a disseminação de doenças é presente tanto no dia-a-dia da população quanto nas pautas governamentais de saúde pública de cidades em todo o Brasil e no mundo. Segundo dados da Organização Mundial da Saúde, é estimado que no mundo, 2.5 bilhões de pessoas morem em regiões onde a Dengue é endêmica, sendo que aproximadamente 50 milhões de pessoas são infectadas anualmente. No Brasil, em particular, foram registrados ciclos de 3 a 5 anos para um novo surto da doença, geralmente associados à entrada de um novo sorotipo no país, sendo a última epidemia registrada em 2013, com a entrada da chamada ``Dengue do tipo 4''. Dentre as diversas formas de monitoramento da reprodução e infestação do mosquito, o uso das chamadas ``Ovitrampas'', armadilha nas quais os mosquitos depositam seus ovos, vem sendo apontado como uma das melhores alternativas para detecção de surtos de Dengue e Febre Amarela, \cite{marques1993comparative,chadee1990metodos}. O objetivo principal deste estudo é a redução do tamanho da amostra do sistema de captura de ovos de mosquito da dengue, realizado pela prefeitura do Rio de Janeiro, viabilizando um aumento na frequência da coleta de dados, antes mensal, para uma frequência semanal, sem impactar nos custos do projeto e preservando a qualidade das estimativas obtidas a partir da amostra. O problema de redução da malha amostral está associado a um problema de otimização combinatória que pertence à classe NP, onde, dada uma amostra de tamanho $n$, desejamos encontrar um subconjunto de elementos amostrais de tamanho $n^{*}$ tal que o erro de estimação seja menor que um limite pré-estabelecido. A partir dessa definição, é possível estabelecer a correspondência do problema de redução amostral com o \textit{Problema da mochila 0-1}. Utilizando esta associação, serão propostas funções objetivo onde são incorporados efeitos de dependência espaço-temporal, além de uma abordagem heurística baseada nos Algoritmos Genéticos de Chaves Aleatórias Viciadas.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Productivity of an area is characterized by a series of factors of soil, climate, genetic potential and attack of diseases and pests and competition. Among these various factors, in the soil, the physical quality is not taken into consideration in order to set the production potential of a crop. The resistance to penetration of the soil (RP) should receive attention when it seeks to improve the quality of the soil, because it is an attribute that has direct reflection on crop productivity. Spatial variability of soil physical properties may have a better evaluation by Geostatistics, which determines the spatial dependence of each attribute. In addition to the determination of resistance to penetration, it is recommended connecting additional information such as soil type, water content and particle size, as they may be indicative of the reliability of the results. Added to this, it is important to determine the number of subsamples which must be used, i.e. how many samples must be carried out at one point to provide greater precision. Thus, the objective of this study was to verify the spatial variability of the values of RP, particle size and soil moisture, as well as verify the influence of the particle size and soil moisture at the time of determination of the values and define what the minimum number of subsamples which must compose each sample. To this end, the work is in two studies. In the first one, analysis were performed in 12 equidistant points among themselves, where in each of the repetitions were made determinations of cross shaped RP, spaced 0.20 m between each other within a maximum radius of 2 m totaling 41 samples, where four collection methodologies were tested. In the second one, in an area of 4.58 ha, was generated a sample of 10 x 10 m, with a total of 425 points. RP determinations were performed, particle size and soil moisture in four depths. It was found that using a methodology to collect least number of subsamples shows no significant changes in the values of coefficient of variation and the determination of subsamples near the midpoint, in densely populated meshes, eliminates the possibility of embedding medium which may belong to the erroneous point neighbor. Furthermore, the sampling mesh was efficient to demonstrate the variability and attributes presented spatial differential behaviour. The degree of compression of the varied depending on the depth. The correlation analysis, only the attribute humidity presented negative correlation with the RP. / A produtividade de uma área é caracterizada por uma série de fatores de solo, clima, potencial genético e ataque de doenças e pragas e matocompetição. Dentre estes vários fatores, no solo, a qualidade física não é levada em consideração para se determinar o potencial produtivo de uma lavoura. A resistência à penetração do solo (RP) deve receber atenção quando se busca melhorar a qualidade do solo, pois é um atributo que tem reflexo direto na produtividade das culturas. A variabilidade espacial das propriedades físicas do solo pode ter uma melhor avaliação através da Geoestatística, onde se determina a dependência espacial de cada atributo. Além da determinação da resistência à penetração, é recomendável relacionar informações complementares ao tipo de solo tais como, teor de água e granulometria, pois podem ser indicativos da confiabilidade dos resultados. Somado a isto, é importante determinar o número de subamostras que devem ser utilizadas, ou seja, quantas amostras devem ser realizadas em um ponto para que se tenha a maior precisão. Desta forma, o objetivo deste estudo foi verificar a variabilidade espacial dos valores de RP, granulometria e umidade do solo, bem como verificar a influência da granulometria e da umidade do solo no momento da determinação dos valores e definir qual o número mínimo de subamostras que devem compor cada amostra. Para tanto, o trabalho constitui-se em dois estudos. No primeiro, foram realizadas análises em 12 pontos equidistantes entre si, onde em cada uma das repetições foram realizadas determinações de RP em forma de cruz, espaçadas 0,20 m entre si, dentro de um raio máximo de 2 metros totalizando 41 amostras, onde foram testadas quatro metodologias de coleta. No segundo, em uma área de 4,58 ha, foi gerada uma malha amostral de 10 x 10 m, totalizando 425 pontos. Foram realizadas determinações de RP, granulometria e umidade do solo em quatro profundidades. Verificou-se que o usode uma metodologia com coleta de menor número de subamostras não apresenta alterações significativas nos valores de coeficiente de variação, além de que a determinação de subamostras próximas ao ponto central, em malhas adensadas, elimina a possibilidade de embutir médias errôneas que possam pertencer ao ponto vizinho. Além disso, a malha amostral foi eficiente para demonstrar a variabilidade e os atributos apresentaram comportamento espacial diferenciado. O grau de compactação da área variou conforme a profundidade. Quanto à análise de correlação, somente o atributo umidade apresentou correlação negativa com a RP.