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Este trabalho propõe resolver o problema de localização de máxima cobertura do Centro de Coordenação de Operações Móvel (CCOp Mv) que visa apoiar o comando operacional do Exército Brasileiro. Este problema consiste em selecionar, em uma região limitada e com infraestrutura precária de comunicação na área de operação das tropas terrestres, as posições dos veículos equipados com antenas para maximizar a área de cobertura. Em razão disso, foi proposta uma modelagem analítica baseada em Problemas Lineares Inteiros Mistos que fundamentou duas soluções de otimização: (i) EALLOCATOR – Exact ALLOCATiOn seRvice; e (ii) M-ALLOCATOR – Metaheuristic ALLOCATiOn seRvice. As soluções foram avaliadas em um cenário que emprega o uso do CCOp Mv em apoio à uma operação de resgate com base na tragédia ocorrida em janeiro de 2019 em Brumadinho-MG. Os resultados mostraram que o E-ALLOCATOR é adequado quando há baixa carga de trabalho, enquanto o M-ALLOCATOR é adequado para os cenários com alta carga de trabalho. Além disso, os resultados indicam que o M-ALLOCATOR fornece soluções subótimas dentro de um tempo computacional adequado para todas as instâncias do problema.

Nesta dissertação, propomos resolver o problema de localização de cobertura máxima do Centro de Coordenação de Operações Móvel (CCOp Mv), que visa apoiar o comando operacional do Exército Brasileiro. Em razão disso, foi proposta uma modelagem analítica baseada no problema linear inteiro misto que orientou duas soluções de otimização: (i) E-ALLOCATOR – Exact ALLOCATiOn seRvice; e (ii) M-ALLOCATOR – Metaheuristic ALLOCATiOn seRvice. As soluções foram avaliadas em um cenário que emprega o CCOp Mv em apoio a uma operação de resgate baseada na tragédia de janeiro de 2019 em Brumadinho-MG e comparadas com uma heurística. Os resultados da avaliação de desempenho evidenciam eficiências em termos de qualidade e economia de recursos das duas soluções. Além disso, o E-ALLOCATOR provou ser adequado para cenários com baixa carga de trabalho, já o M-ALLOCATOR, para cenários com alta carga de trabalho, fornecendo soluções quase ótimas dentro do tempo computacional adequado para todas as instâncias do problema.