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Um dos desafios no contexto do estudo de processos de evacuação e situações de resgate é a falta de estudos e ferramentas que contemplem evacuantes dependentes ou a possibilidade de simular diferentes estratégias de resgate. Este trabalho visa preencher essa lacuna. Propondo uma arquitetura baseada em agentes que pode produzir dados, treinar algoritmos de regressão para fazer previsões sobre cenários de evacuação horizontal com evacuantes dependentes e propor estratégias de resgate. Os algoritmos de árvore de decisão e rede perceptron multicamadas apresentaram o melhor resultado para a regressão do tempo de evacuação e o modelo de floresta-aleatória conseguiu atingir uma acurácia de 92% ao classificar os cenários com base na estratégia mais adequada para a equipe de resgate.

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