Análise e simulação baseada em agentes de rotas aéreas

• Autor(a) principal: Sandro Jerônimo de Almeida
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AU6EVQ
• topic: Consumo de combustível; Desempenho de aeronaves; Rotas aéreas; Simulação multiagente; Bigdata; Dados ADS-B; Mineração de dados; Metodos de simulação; Aerovias; Aeronaves Consumo de combustível; Mineração de dados (Computação); Engenharia mecânica

Companhias aéreas e Governos têm trabalhado para otimizar o uso de seus recursos e operar de forma eficiente, frente à crescente demanda de voos, aumento de preço de combustíveis, custos operacionais e infraestrutura limitada. Alguns trabalhos têm analisado o desempenho de um conjunto restrito de voos, enquanto outros exploraram problemas pontuais, como por exemplo, a otimização de trajetórias e de alocação de horários de voos. Este trabalho tem por objetivo principal o estudo e o desenvolvimento de tecnologias que permitam às companhias áreas melhorarem a eficiência operacional de seus voos. Por meio de técnicas de análise, mineração e visualização de dados, conduziu-se um estudo do desempenho de 36.190 voos realizados em diferentes regiões do mundo. Isso permitiu mostrar a relação entre os dados, como por exemplo, a relação entre a distância voada por fases de voo e aeroportos. Essas relações e métricas extraídas podem servir como referência para companhias aéreas utilizarem em seus estudos de melhoria de operações de voo. Este trabalho traz como contribuições a sistematização de um processo e implementação de ferramenta computacional escalável para obtenção, extração, transformação, limpeza, enriquecimento, tratamento de inconsistências, processamento, mineração, visualização de grandes volumes dados de voos e descoberta de padrões operacionais de voos. Um sistema multiagente também foi proposto e desenvolvido visando: (i) a reprodução voos históricos através de suas trajetórias e computação/estimativa de métricas operacionais desses voos, como distância voada e consumo de combustível; (ii) A simulação de cenários hipotéticos e estratégias operacionais. Em estudos de casos conduzidos mostrou-se que companhias aéreas podem economizar até 15% de combustível e aumentar a disponibilidade de assentos em um cenário irrestrito e ideal. Os resultados alcançados trazem ainda luz à duas hipóteses: (i) o estudo evidenciou a possibilidade de uso da tecnologia de sistemas multiagentes para computação, de forma escalável e distribuída, de grandes volumes de dados. Neste caso, o sistema multiagente pode ser visto como ferramenta alternativa a processamento Big Data; (ii) A construção do simulador e resultados obtidos com sua aplicação conjunta de varas técnicas, tende a ser mais eficiente do que uma abordagem pontual.