Otimização de uso de Pista no Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo: O Problema de Pouso de Aeronaves

• Autor(a) principal: Silva, Lorrany Cristina da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02012023-154751/
• topic: Aircraft landing problem; Formulação matemática; Mathematical formulations; Matheuristic; Matheuristic; Mixed integer programming; Problema de pouso de aeronaves; Programação inteira mista

Com a crescente utilização de transporte aéreo, o gerenciamento deste tráfego tem se tornado cada vez mais complexo. Um dos principais gargalos do gerenciamento é o planejamento da utilização eficiente de pistas para pouso e decolagem. Esta tese tem como objetivo investigar o Problema de Pouso de Aeronaves que busca minimizar atrasos e/ou adiantamentos do tempo de pouso das aeronaves, atribuindo-a a uma pista para pousar e sequenciando-as. A primeira contribuição da tese está na comparação de quatro formulações matemáticas da literatura, três comparáveis diretamente e outra contendo uma particularidade que não permite uma comparação direta com as demais formulações. Além de comparar e identificar qual das formulações apresenta o melhor desempenho computacional para resolver as instâncias do problema, também analisa-se a qualidade da solução da última formulação ao considerar um novo conjunto de restrições. O pacote de otimização Gurobi Optimizer foi utilizado para os testes computacionais. A segunda contribuição da tese está na nova formulação matemática baseada em Job Shop proposta para o problema, juntamente com uma matheuristic para resolver instâncias com maior número de aeronaves que o Gurobi Optimizer não consegue resolver de forma ótima. A matheuristic primeiro encontra uma solução inicial usando a relax-and-fix (RF) e depois a fix-and-optimize (FO) melhora a solução encontrada. Para definir bons parâmetros na RF, foi realizada a calibração destes através de testes extensivos para obter uma solução de qualidade em um tempo viável de execução. Também foram feitas comparações utilizando a primeira solução obtida pelo Gurobi Optimizer e depois melhorando-a com a FO. Os testes computacionais foram realizados em 49 instâncias da literatura e em 17 instâncias geradas a partir de dados reais do Aeroporto Internacional de São Paulo. A formulação proposta foi comparada com outras formulações matemáticas da literatura, se mostrando competitiva. Entre as variações das matheuristics, a que obteve melhores resultados foi a combinação da RF com a FO e a RF também mostrou eficiência comparado com os trabalhos da literatura que utilizam matheuristics.