Metaheurísticas aplicadas à determinação de rotas otimizada de VANTs utilizados no controle populacional do aedes aegypti

Abstract

Devido ao aumento recorrente de casos de dengue no Brasil, a utilização de veículos aéreos não tripulados (VANT) tem se destacado no combate aos vetores causadores desta doença. Inicialmente, VANTs equipados com câmeras sobrevoam áreas de interesse para identificar locais de risco. Em seguida, outros tipos de VANTs são enviados a estes locais para a pulverização de inseticidas visando a eliminação de focos destes vetores. Contudo, esta é uma técnica de aplicação de inseticida muito nova e ainda não existe uma sistematização para esse processo. A falta de uma metodologia adequada, pode trazer um gasto exagerado de tempo de trabalho e altos custos econômicos, sociais e ambientais. Neste contexto, este trabalho propõe um estudo matemático e computacional visando aumentar a eficiência operacional do processo de combate ao mosquito Aedes aegypti com uso de VANTs. Para isto, foram propostos dois modelos matemáticos de otimização para auxílio na determinação de rota mínima do VANT nos processos de captura de imagens de regiões de risco e para aspersão de inseticida. Para resolução destes modelos, foram avaliadas e comparadas quatro metaheurísticas: Busca em Vizinhança Variável (Variable Neighborhood Search - VNS), Recozimento Simulado (Simulated Annealing - SA), Algoritmo Genético (Genetic Algorithm - GA) e Algoritmo Memético (Memetic Algorithm - MA). Tal comparação baseou-se em tempo computacional e capacidade de explorar soluções sub-ótimas de melhor qualidade. Os resultados foram analisados, discutidos e comparados, utilizado uma instância descrevendo uma cidade hipotética. Tais resultados apontam que esta metodologia tem potencial para ser usada no auxílio ao planejamento do uso de VANTs no combate à dengue.