Resumo: Este trabalho aborda a resolução do Problema de Rodízio de Tripulações (PRT) de empresas do sistema de transporte público. O PRT consiste em atribuir uma sequência de jornadas de trabalho aos tripulantes de uma empresa para um dado horizonte de planejamento, com o intuito de minimizar seus custos totais. O custo fixo é dado pelo número de tripulações necessárias para realizar todas as jornadas e os custos variáveis correspondem ao total de horas extras ou ociosas, acumuladas por cada tripulação no período. Na resolução deste problema, são consideradas tanto as restrições operacionais quanto as restrições trabalhistas de uma dada empresa. Neste trabalho, o PRT foi resolvido em duas etapas: a primeira consiste em atribuir os dias de folga, minimizando o número de tripulações. A segunda etapa consiste em alocar as jornadas a serem realizadas, minimizando as horas extras e ociosas no período. As duas etapas foram resolvidas utilizando um Algoritmo Genético ainda não aplicado em casos brasileiros. O algoritmo foi desenvolvido para resolver um caso real e seus resultados foram comparados com a solução exata de um modelo de Programação Linear Inteira, mostrando ser competitivo.Palavras-chave: problema de rodízio de tripulações, programação de tripulações, algoritmos genéticos.Abstract: This paper addresses the resolution of the Crew Rostering Problem (CRP). The problem consists of assigning duties to the crew members of a company over a given planning horizon, in order to minimize its total costs. The number of crews required to perform all journeys is considered as the fixed costs, while the accumulated overtime hours and idle hours for each crew are the variables costs. In the resolution of this problem, it must be considered the labor laws and the operational constraints of each company. In this paper, we solved the CRP in two stages. In the first of them, we defined the rest period, minimizing the total number of crews. In the second stage, we allocated the duties to be performed by crews, minimizing idle and overtime hours. Both stages were solved using a Genetic Algorithm, a novel CRP approach to Brazilian cases. The algorithm was designed to solve a real case from a company and its results were compared with the exact solutions obtained by an Integer Programming Model, indicating to be competitive.Keywords: crew rostering problem, crew scheduling, genetic algorithms.
INTRODUÇÃOO planejamento do Sistema de Transporte Público Urbano é um processo complexo e dividido em etapas, que envolve tanto as empresas responsáveis pela prestação de serviços de transporte público quanto o poder público municipal. Este planejamento é composto, geralmente, pelas seguintes etapas: i) a definição das linhas de ônibus e seus traçados, ii) a criação dos quadros de horários das linhas para todos os dias da semana, iii) a programação dos veícu-los que devem realizar as viagens, iv) a programação diária das tripulações que conduzirão a frota em operação, e v) o rodízio de tripulações ao longo de um dado período.Dentre as etapas...
