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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/43533

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGARCEZ, Thalles Vitelli-
dc.contributor.authorSÁ, Tamires da Cruz-
dc.date.accessioned2022-03-25T21:18:59Z-
dc.date.available2022-03-25T21:18:59Z-
dc.date.issued2021-04-30-
dc.date.submitted2022-03-25-
dc.identifier.citationSÁ, Tamires da Cruz. Aplicação do Fitradeoff para priorização de trecho de rodovias federais de Pernambuco. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/43533-
dc.description.abstractO rápido crescimento do tráfego de veículos, especialmente na mobilidade rodoviária motorizada, resulta em um aumento sustentado dos problemas de segurança de acidentes, causando muitas mortes nas estradas que atingiu cerca de 1,35 milhões de pessoas em todo mundo, no ano 2016 (WHO, 2018). Estima-se que cerca de 90% das mortes ocorrem em países em desenvolvimento, incluindo o Brasil. Ao mesmo tempo, esse grupo possui menos da metade dos veículos do planeta (48%), o que mostra que dirigir um veículo é muito mais arriscado nesses países (WHO, 2018). No ano de 2018, os acidentes de trânsito causaram ao Sistema Único de Saúde (SUS) custos de aproximadamente R$ 265 milhões, sendo que a maior parte desse valor foram destinados a internações hospitalares, atendimentos de urgência e a emergência. Portanto, gerando elevados custos a sociedade (MINISTERIO DA SAÚDE, 2019). Identificar e avaliar a priorização dos trechos de rodovias mais críticos é um problema de decisão multicritério. Para tanto, uma das maiores dificuldades no uso de modelos de suporte à decisão multicritério é a obtenção dos parâmetros dos modelos que refletem a estrutura de preferência do tomador de decisão. A principal característica do método FITradeoff, comparada aos processos de elicitação dos pesos do método tradeoff, é que o FITradeoff trabalha com informações parciais sobre as preferências do decisor (agente da policia rodoviária) e, portanto, requer menos esforço cognitivo por parte do decisor durante o processo de elicitação, possibilitando assim um processo de tomada de decisão transparente que facilita o entendimento do problema (FREJ; DE ALMEIDA; COSTA, 2019). Em análise prévia, verifica-se que as rodovias BR-101/PE e BR-232/PE do estado de Pernambuco apresentam o maior número de acidentes de trânsito. Para tanto, o método FITradeoff foi aplicado nos diversos trechos que compõe essas rodovias a fim de identificar os trechos mais críticos na visão da acidentalidade de trânsito. Como resultado, encontrou-se que o trecho da rodovia BR-101/PE (que corresponde o trecho entre a BR-232/PE e PE-007) é o trecho mais crítico entre os 64 trechos de rodovias analisados, sendo importante a priorização do trecho apresentado. Em suma, observar-se que os trechos não devem ser analisados isoladamente por cada critério, pois pode levar a erros e não representar o cenário real.pt_BR
dc.format.extent44p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectRodovias – Acidentespt_BR
dc.subjectEstradas - Medidas de segurançapt_BR
dc.subjectSegurança no trânsito - Análisept_BR
dc.subjectRodovias - Medidas de segurançapt_BR
dc.titleAplicação do Fitradeoff para priorização de trecho de rodovias federais de Pernambuco.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0011906372899333pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1830132039422949pt_BR
dc.description.abstractxThe rapid growth of vehicle traffic, especially in motorized road mobility, results in a sustained increase in accident safety problems, causing many deaths on the roads that reached around 1.35 million people worldwide, in the year 2016 (WHO, 2018). It is estimated that about 90% of deaths occur in developing countries, including Brazil. At the same time, this group owns less than half of the vehicles on the planet (48%), which shows that driving a vehicle is much more risky in these countries (WHO, 2018)In 2018, traffic accidents caused the Unified Health System (SUS) costs of approximately R $ 265 million, most of which was destined to hospital admissions, urgent care and emergency. Therefore, generating high costs to society (MINISTERIO DA SAÚDE, 2019). Identifying and evaluating the prioritization of the most critical road sections is a problem of multicriteria decision. Therefore, one of the greatest difficulties in the use of models to support multicriteria decision is to obtain the parameters of the models that reflect the preference structure of the decision maker. The main characteristic of the FITradeoff method, compared to the processes of eliciting the weights of the tradeoff method, is that FITradeoff works with partial information about the preferences of the decision maker (road police officer) and, therefore, requires less cognitive effort on the part of the decision maker during the elicitation process, thus enabling a transparent decision-making process that facilitates the understanding of the problem (FREJ; DE ALMEIDA; COSTA, 2019)In a previous analysis, it appears that the highways BR-101 / PE and BR-232 / PE in the state of Pernambuco have the highest number of traffic accidents. To this end, the FITradeoff method was applied to the different stretches that make up these highways in order to identify the most critical stretches in the view of traffic accidentality. As a result, it was found that the stretch of highway BR-101 / PE (which corresponds to the stretch between BR-232 / PE and PE-007) is the most critical stretch among the 64 stretches of analyzed roads, being important the prioritization of the excerpt presented. In short, it should be noted that the stretches should not be analyzed in isolation for each criterion, as it can lead to errors and not represent the real scenario.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NT) - Núcleo de Tecnologiapt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
Aparece en las colecciones: TCC- Engenharia de Produção - Bacharelado

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