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Uma busca pelo desenho amostral ótimo no problema de redução de malha amostral utilizando algoritmos genéticos: aplicado ao sistema de ovitrampas da cidade do Rio de Janeiro

Submitted by Leonardo Rodrigues Mattos da Costa (leorodrigues.ence@gmail.com) on 2016-08-24T13:13:57Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/16982
Date31 March 2016
CreatorsCosta, Leonardo Rodrigues Mattos da
ContributorsSilva, Moacyr Alvim Horta Barbosa da, Brito, José André de Moura, Escolas::EMAp, Coelho, Flávio Codeço, Ferreira, Gustavo da Silva
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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