Modelagem integrada para a programação de voos e a alocação de frotas: abordagens baseadas em programação linear inteira e na meta-heurística colônia de formigas.

Caetano, Daniel Jorge

doi:10.11606/t.3.2011.tde-29082011-112817

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“…This strategy avoids the association of ants to flight arcs for which the demand is no longer available in that solution. As the demand for each arc becomes dynamic during the construction of the solution, the problem presents similar characteristics to the dynamic routing in communication networks, as solved by the AntNet heuristic (Dorigo and Stützle, 2004). The exclusion of arcs and the demand allocation during the solution construction have relevant effects on the results, which are complementary to that provided by the repellent pheromones proposed on MACO, which continues to affect the selection probability of each arc.…”

Section: Multiple Ant Group System -Mags Heuristicmentioning

confidence: 99%

“…This paper presents a heuristic model that incorporates the Ant Colony Optimization metaheuristic to solve schedule generation and fleet assignment integrated problems, avoiding model simplifications that limit its application to real world problems (Caetano, 2011); (Caetano and Gualda, 2010); (Rabeanety et al, 2006).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Initially, a brief review of a linear programming model is presented, followed by the Multiple Ant Colony Group System heuristic (MAGS), based on the traditional Ant Colony Optimization (Dorigo and Stützle, 2004). Finally, a comparison between the results obtained through the metaheuristic and the optimal results obtained with the linear programming model is presented, followed by the conclusions of the study.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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MAGS - An Aco-based Model to Solve the Schedule Generation and Fleet Assignment Integrated Problem

Caetano

Gualda

2011

Proceedings of the International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications

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Schedule Generation and Fleet Assignment problems usually are solved separately. The integrated solution for both problems, although desirable, leads to large scale models of the NP-Hard class. This article presents a mathematical formulation of this integrated problem along with a new heuristical approach, called MAGS, based on the ACO metaheuristic. Both the exact solution and the one provided by MAGS are obtained and compared for the case of a Brazilian airline. The results have shown the applicability of MAGS to real world cases.

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Section: Multiple Ant Group System -Mags Heuristicmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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MAGS - An Aco-based Model to Solve the Schedule Generation and Fleet Assignment Integrated Problem

Caetano

Gualda

2011

Proceedings of the International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications

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“…Assim sendo, muitos autores têm focado sua atenção no desenvolvimento de metodologias que integram parcialmente algumas etapas, adequando-as aos problemas de médio e grande porte e obtendo bons resultados. Jacobs, Smith e Johnson (2008) e Caetano (2011) propuseram abordagens para a solução integrada da programação de voos e da atribuição de frota (Etapas 1 e 2 do planejamento operacional -Figura 1.1).…”

Section: Lista De Abreviaturas E Siglasunclassified

Modelagem integrada do problema de programação de tripulantes de aeronaves.

Gomes¹

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Esta pesquisa trata o Problema de Programação de Tripulantes (PPT), presente no planejamento operacional das empresas aéreas. O principal objetivo do PPT é atribuir o conjunto de tripulantes requeridos para a operação dos voos de uma malha aérea de maneira a minimizar o custo total da tripulação, levando em conta a legislação pertinente e a satisfação dos tripulantes. O PPT é normalmente dividido na literatura em dois subproblemas independentes, modelados e resolvidos sequencialmente: Problema de Determinação de Viagens (PDV) e Problema de Atribuição de Escalas (PAE). Esta decomposição não incorpora os atributos (disponibilidade, qualificação, senioridade e preferências individuais) dos tripulantes de forma global, o que não permite uma estimativa real de custo e afeta a qualidade da solução final. O estado da arte envolve a solução integrada do PPT, eliminando a necessidade de se resolver inicialmente o PDV e permitindo a obtenção de uma solução mais realista. O PPT, no entanto, é de natureza combinatória. Assim sendo, esta pesquisa propõe e explora modelos baseados em programação linear inteira e em heurísticas para a solução integrada do PPT. Essas heurísticas incorporam fundamentos da meta-heurística GRASP, da heurística de economias de Clarke e Wright e da heurística day-by-day. Os modelos foram testados com sucesso para a solução de instâncias baseadas na malha real de três empresas aéreas brasileiras. Palavras-chave: Transporte aéreo. Programação integrada de tripulantes. Pesquisa operacional. Programação linear inteira. Heurísticas.

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“…Cadarso e Marín (2011) apresentam um modelo de otimização que integra as fases de schedule generation e fleet assignment, com o objetivo de encontrar uma solução ótima global para os dois problemas. Caetano (2011), Caetano e Gualda (2011) e Caetano e Gualda (2015) apresentam um modelo integrado para resolver os problemas de geração de voos, programação de voos e alocação por meio exato e com a utilização da meta-heurística colônia de formigas. O modelo desenvolvido exige, para sua aplicação, o conhecimento da demanda potencial para cada voo candidato e a disponibilidade de aeronaves de cada tipo.…”

Section: Alocação De Frotasunclassified

Alocação de aeronaves a voos considerando restrições operacionais, de manutenção e de desempenho das aeronaves.

Medau¹

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O problema de alocação de aeronaves a voos, ou tail assignment problem (TAP), consiste em determinar qual aeronave realizará cada voo da malha de uma empresa aérea, visando a minimizar o custo total da operação e respeitando diversas restrições de conectividade de voos, permanência de aeronaves no solo, serviços obrigatórios de manutenção, limitações técnicas e desempenho de aeronaves, conexões de passageiros e tripulantes e famílias com diversos modelos de aeronaves. Este trabalho apresenta um modelo matemático exato e um método heurístico para a solução do TAP considerando todas as restrições citadas, o que não ocorre com os modelos encontrados na literatura. Os modelos desenvolvidos, baseados em programação linear inteira e na meta-heurística Busca Tabu, foram aplicados a problemas reais, extraídos da malha de uma empresa aérea brasileira, operadora de 35 aeronaves e cerca de 210 voos diários. Os resultados obtidos são compatíveis com a operação da empresa e apresentam ganhos em relação ao método de alocação de aeronaves utilizado na operação diária. Os tempos de processamento para solução pelo método exato são excessivamente longos, indicando que o método heurístico é mais adequado para a utilização em empresas aéreas, com resultados adequados obtidos em tempos de processamento satisfatórios.

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Modelagem integrada para a programação de voos e a alocação de frotas: abordagens baseadas em programação linear inteira e na meta-heurística colônia de formigas.

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MAGS - An Aco-based Model to Solve the Schedule Generation and Fleet Assignment Integrated Problem

MAGS - An Aco-based Model to Solve the Schedule Generation and Fleet Assignment Integrated Problem

Modelagem integrada do problema de programação de tripulantes de aeronaves.

Alocação de aeronaves a voos considerando restrições operacionais, de manutenção e de desempenho das aeronaves.

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