13ago2026
14:00 Defesa de Doutorado Sala 85 do IC2
Tema
Optimization, Simulation, and Stochastic Approaches for Dengue Vector Control
Aluno
Carlos Victor Dantas Araújo
Orientador / Docente
Fábio Luiz Usberti
Breve resumo
A dengue é uma doença transmitida por mosquitos que representa um desafio relevante à saúde pública, sobretudo no Brasil, que registrou mais de 10 milhões de casos em 2024. Uma estratégia central de controle é a aplicação de inseticidas por veículos nebulizadores, restando às autoridades de saúde selecionar quais quadras atender e definir rotas eficientes sob recursos operacionais limitados.
Esta tese introduz o City Block Routing Problem (CBRP), um problema de otimização combinatória que combina características de Problemas de Roteamento de Veículos e por Arcos. Para o CBRP, duas famílias de formulações de programação inteira são propostas, acompanhadas de técnicas de pré-processamento, quatro variantes de Relaxações Lagrangeanas e uma heurística gulosa construtiva. Para capturar a dinâmica espaço-temporal da dengue, uma Simulação Baseada em Multi-Agentes (MABS) é calibrada e validada com dados históricos de Alto Santo e Limoeiro do Norte, no Ceará. O CBRP é estendido à versão estocástica (SCBRP), formulado como programa de dois estágios, com formulações, busca local, uma meta-heurística Simulated Annealing e uma Simheuristic que acopla um algoritmo de multi-start ao MABS.
Os experimentos usam dois benchmarks derivados de dados reais: 39 instâncias determinísticas e 36 estocásticas com 50 cenários cada. No estudo determinístico, as formulações compactas com pré-processamento dominam tanto em limites primais quanto duais, a relaxação Lagrangeana fornece limites competitivos sem solver de propósito geral, e a heurística gulosa entrega soluções primais de alta qualidade em poucos segundos. O simulador é validado utilizando notificações históricas com fortes correlações espaciais e temporais. No estudo estocástico, o Simulated Annealing reduz substancialmente o gap médio das duas famílias de formulações e certifica novas soluções ótimas, enquanto a Simheuristic, validado com a utilização do MABS em janelas epidemiológicas reais, demonstra ganhos operacionais expressivos sobre a estratégia atual das autoridades de saúde, oferecendo contribuições relevantes para a tomada de decisão em saúde pública no controle de doenças transmitidas por vetores.
Banca examinadora
Titulares:
| Fábio Luiz Usberti | IC/UNICAMP |
| Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset | ITA |
| Igor Tona Peres | PUC-Rio |
| Pedro Henrique Del Bianco Hokama | IC/UNICAMP |
| Ruben Interian Kovaliova | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Pedro Belin Castellucci | INE/UFSC |
| Felipe da Rocha Henriques | CEFET/RJ |
| Marcos Medeiros Raimundo | IC/UNICAMP |