Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10362/79923
Título: Uso de diferentes algoritmos de otimização para definição de áreas de serviço de esquadras de polícia para Portugal
Autor: Duarte, André Filipe Mendes
Orientador: Henriques, Roberto André Pereira
Ribeiro, Sara Cristina da Silva
Palavras-chave: Esquadras de polícia
Otimização
Algoritmos genéticos
Áreas de serviço
Districting
AZP-SA
Police Station
Optimization
Genetic Algorithms
Service Areas
Districting
Data de Defesa: 2-Jul-2019
Resumo: A segurança é considerada um direito fundamental nos estados democráticos. É uma condição que exige cada vez mais ferramentas avançadas de análise espacial, para apoiar a adequação de recursos e a disposição espacial das forças de segurança. A reorganização das forças de segurança no contexto atual depende da distribuição da população e do seu dinamismo. O processo de agrupar pequenas áreas geográficas para formar as áreas de serviço é designado por districting. Esta dissertação tem como objetivo a otimização espacial das forças de segurança tendo em consideração a distribuição espacial da população residente do distrito administrativo de Setúbal. A análise de dados da população residente foi efetuada com a análise hot spot para estudar a sua distribuição ao nível da freguesia. Implementou-se um algoritmo genético e efetuaram-se testes experimentais com os dados da população residente e dos grupos vulneráveis, para criar áreas de serviço das esquadras de polícia. Compararam-se os resultados obtidos com o Automatic Zoning Procedure – Simulated Annealing (AZP-SA) utilizando os mesmos dados. A população do distrito concentra-se sobretudo na península de Setúbal, existindo uma grande assimetria na sua distribuição geográfica. Os testes experimentais com o algoritmo genético demonstram que as áreas de serviço criadas, apresentam uma soma das diferenças da população com uma grande variação. O AZP-SA obteve um desempenho ligeiramente superior ao algoritmo genético implementado. A implementação do algoritmo permitiu obter soluções de áreas de serviço, no entanto, o desempenho do AZP-SA foi ligeiramente superior. A grande assimetria da população do distrito administrativo de Setúbal dificultou a criação de áreas de serviço mais equitativas.
Security is to consider being a fundamental right in democratic societies. It is a condition that requires advanced spatial analysis tools to support security forces in the spatial disposition and adequacy of resources. Nowadays security forces reorganization, depends on the population distribution and dynamic. Districting is the process of grouping small geographic areas in service areas. The main objective of this thesis is the spatial optimization of security forces considering the spatial disposition of the population in Setubal administrative district. Data analysis was done with the hot spot analysis to study the population and their distribution at freguesia level. A genetic algorithm was implemented to create service areas and experimental tests were performed with the population data and vulnerable groups. We compared the results with the Automatic Zoning Procedure - Simulated Annealing (AZP-SA). The population concentrates in Setubal peninsula denoting a great asymmetry on their geographical distribution. Experimental tests with the genetic algorithm show a large variation of a sum of the population differences in service areas. AZP-SA performed better than the genetic algorithm. The solutions for the service areas were obtained with the genetic algorithm. However, the performance of AZP-SA is slightly higher. The difficult to obtain equitable areas is due the great asymmetry of the population.
Descrição: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Geographic Information Systems and Science
URI: http://hdl.handle.net/10362/79923
Designação: Mestrado em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
Aparece nas colecções:NIMS - Dissertações de Mestrado em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica (Geographic Information Systems and Science)

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