USO DA PROGRAMAO LINEAR INTEIRA COMO FERRAMENTA DE
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USO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR INTEIRA COMO FERRAMENTA DE PLANEJAMENTO NO GERENCIAMENTO DE TRÁFEGO AÉREO João Luiz de Castro Fortes Daniel Alberto Pamplona Carlos Müller Instituto Tecnológico de Aeronáutica – ITA Divisão de Engenharia Civil Grupo de Engenharia de Tráfego Aéreo – GETA XII Simpósio de Transporte Aéreo - SITRAER
Roteiro • Introdução • Objetivo • Metodologia • Resultados • Considerações Finais • Referências
Introdução • Crescimento acentuado do transporte aéreo nos últimos • 2009 e 2010 – um crescimento de 16% • Maior solicitação da infraestrutura disponível: • • Pistas Terminais Pátios entre outros, o Espaço Aéreo • Atrasos e cancelamentos
Introdução Fonte: ANAC (2013)
Objetivo • Utiliza um modelo de programação linear inteira como ferramenta para a otimização na aplicação das medidas de controle de gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo (ATFM) como a espera em solo (ground-holding), espera no ar (air-holding) ou mesmo o cancelamento do voo • O estudo aplica a modelagem, considerando 3 cenários com a variação brusca de capacidade, para 1 dia de operações nos 19 aeroportos de maior movimento no Brasil
Metodologia • A modelagem está sendo desenvolvida através do programa de otimização AIMMS 3. 14 com o solver CPLEX 12. 6 • Modelagem de Vranas, Bertsimas e Odoni (1994) • Utilização da programação linear inteira
Metodologia • F. O. - Minimizar os custos provocados pelo Ground-Holding e Air-Holding e Cancelamentos • S. A. - Capacidade de Pouso - Capacidade de Decolagem - Existência do voo - Restrição de Voos Continuados - Restrição do tamanho da viagem
Variável de Cancelamento Períodos de ground holding Períodos de air holding
Sujeito a: Variável Binária Restrições de Capacidade Restrições de Existência
Sujeito a: Restrições de Voos Continuados Restrição de Tamanho da Viagem
Dados utilizados • Movimentação 1 dia completo – Base VRA (ANAC) • 19 aeroportos • 3167 voos (90 % dos voos) • 791 voos continuados (25 % dos voos) • 374 cancelamentos • CAH ~ 3, 86 CGH (Geisinger, 1986)
Fonte: Mckinsey (2010) Capacidade
Fonte: INFRAERO(2013) Capacidade
Resultados • Cenário 1 : 100% capacidade • Cenário 2: 50% capacidade em 4 aeroportos • SBGR, SBGL, SBKP, SBBR • 9: 00 – 11: 00 e 16: 00 -18: 00 • Cenário 3: similar ao cenário 2 com 0% da capacidade
Considerações Finais • O gerenciamento de tráfego no nível estratégico é importante para que as oscilações na capacidade causem o mínimo de efeitos na malha aérea • Este trabalho mostrou como uma modelagem utilizando a programação linear inteira pode servir como ferramenta de planejamento para os entes envolvidos no sistema de tráfego aéreo • Com a utilização da ferramenta, os efeitos criados por variações de capacidade das pistas de pouso e decolagem, conhecidos com certa antecipação, podem ser minimizados
Referências • Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2013) Anuário Estatístico do Transporte Aéreo. Dados Estatísticos e Econômicos de 2012. Brasília. • Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC. Histórico de Voos. Disponível em http: //www 2. anac. gov. br/vra/. Último acesso em 23 março de 2013. • Bertsimas, D. ; Patterson, S. S. The Air Traffic Flow Management Problem with Enroute Capacities. Operations Research. Vol. 46, pag 406 -422. (1998) • Bertsimas, D. ; Lulli, G. ; Odoni, A. An Integer Optimization Approach to Large-Scale Air Traffic Flow Management. Operations Research. Vol. 59, pag 221 -227. (2011) • DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo. ICA 100 -22 – Serviço de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo. Brasília: DECEA, 2010. • DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo. Disponível em http: //www. decea. gov. br/espacoaereo/gerenciamento-de-trafego-aereo. Último acesso em 23 de março de 2013. • Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária – INFRAERO (2013). Anuário Estatístico Operacional 2012. Brasilía. • Geisinger, K. (1989). Airline delay: 1976 -1986. Technical Report FAA-APO-88 -13. Federal Aviation Administration. Washington, DC. • Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária – INFRAERO. Estatísticas. • Disponível em: < http: //www. infraero. gov. br >. Acesso em: 23 março 2013.
Referências • Mc. Kinsey & Company (2010). Estudo do setor de transporte aéreo do Brasil. Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social. • Odoni, A. R. (1987). The flow management problem in air traffic control. NATO Advanced Research Workshop on Flow Control, Capri, Italy • Odoni, A. R. ; de Neufville, R. (2013) Airport Systems: Planning, Design and Management. Editora Mc. Graw. Hill. • Odoni, A. R. , Hansman, J. (2009). The Global Airline Industry Edição por Peter Belobaba, Amedeo Odoni e Cynthia Barnhart. Editora John Wiley & Sons. • Rizzi, J. ; Müller, C. Um Algoritmo de Auxílio para o Problema de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo. XVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2002, Natal. Anais XVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2002. • Terrab, M. ; Odoni, A. Strategic Flow Management for Air Traffic Control. Operations Research. Vol. 41, pag 138 -152. (1993) • Vranas, P. ; Bertsimas, D. ; Odoni; A. (1994) The multi-airport Ground-holding Problem in Air Traffic. Operations Research. Vol. 42, pag 249 -260.
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