Um algoritmo PSO especializado para o problema de detecção de clusters espaciais

Abstract

A detecção de clusters espaciais tem grande importância para tomada de decisão em diversas áreas como saúde e segurança pública. O método Scan Circular de Kulldorff (1997) é a maior referência quando se trata em detecção de clusters espaciais. O método não tem um bom desempenho quando o cluster verdadeiro tem um formato não circular. Neste trabalho propomos um algoritmo baseado no Particle Swarm Optimizaton (PSO), que é capaz de detectar e identificar clusters espaciais. Os dois métodos são comparados em 4 cenários, onde cada um tem um cluster com formato específico que são gerados através de simulações proposta por Kulldorff, Tango e Park (2003). Também é feita a comparação entre os dois métodos para dados de óbitos por doenças pulmonares obstrutivas crônicas no estado do Mato Grosso, Brasil, no ano de 2015. São encontrados resultados favoráveis para o método proposto, principalmente nos casos onde o cluster não tem formato circular.