Reescalonamento de Bombeiros Voluntários
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.5/15061 |
Resumo: | Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial |
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Reescalonamento de Bombeiros Voluntáriosbombeiros voluntáriosescalonamentoreescalonamentomodelosprogramação linear inteiravoluntary firefightersschedulingreschedulingmodelsentire linear programmingMestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialO objetivo deste projeto é resolver um problema de reescalonamento de bombeiros voluntários, recorrendo a técnicas de investigação operacional. O problema em causa consiste em fazer uma nova escala quando se é deparado com uma ou mais ausências inesperadas, tendo sempre como base a disponibilidade apresentada mensalmente pelos bombeiros, bem como a escala inicial. O problema foi formulado em programação linear inteira, tendo sido resolvido computacionalmente com recurso ao OpenSolver. Foram desenvolvidos dois modelos de reescalonamento, com dois objetivos diferenciados. O primeiro consiste em obter um novo escalonamento tendo em conta as restrições e não alterando turnos afetados no plano inicial, além dos decorrentes das faltas identificadas. No segundo modelo é permitido fazer alterações ao plano inicial sendo que o objetivo é minimizar as diferenças entre as duas escalas, a inicial e a resultante do reescalonamento. Da resolução de cada modelo obtém-se um novo plano de escalonamento final que cubra as ausências não programadas, sem intervenção humana. Assim, com recurso ao OpenSolver, é possível dispor de uma solução num curto espaço de tempo computacional. O modelo permite ainda testar, em pouco tempo, diferentes alternativas.The objective of this project is to solve the rescheduling problem of voluntary firefighters, while using operational research techniques. The problem involves creating a new schedule (scale) when faced with one or more unexpected absences, based on the availability presented monthly by each firefighter as well as on the initial scale. The problem was formulated in integer linear programming and was solved computationally using OpenSolver. Two rescheduling models were developed, with two different objectives. The first one aims to create a new schedule that takes into account all the restrictions, without changing the assignments of the initial plan, except those due to absences. In the second model, some changes were made to the initial plan. This time, the objective is to minimize the differences between the two schedules, the initial schedule and the final rescheduling. The results of these two models devise a new final scheduling plan that covers the non- programmed absences, without human intervention and obtained through OpenSolver, that grants a solution in a short computational time. The model also allows to test, in a short time, different alternatives.Instituto Superior de Economia e GestãoMourão, Maria CândidaRepositório da Universidade de LisboaMarques, Ana Bárbara Costa da Silva2018-03-08T10:36:26Z2017-102017-10-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/15061porMarques, Ana Bárbara Costa da Silva (2017). "Reescalonamento de Bombeiros Voluntários". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-11-20T18:45:59Zoai:repositorio.ul.pt:10400.5/15061Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-11-20T18:45:59Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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