USO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR INTEIRA COMO FERRAMENTA DE PLANEJAMENTO NO GERENCIAMENTO DE TRÁFEGO...

USO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR INTEIRA COMO

FERRAMENTA DE PLANEJAMENTO NO GERENCIAMENTO DE

TRÁFEGO AÉREOJoão Luiz de Castro FortesDaniel Alberto Pamplona

Carlos Müller

Instituto Tecnológico de Aeronáutica – ITADivisão de Engenharia Civil

Grupo de Engenharia de Tráfego Aéreo – GETA

XII Simpósio de Transporte Aéreo - SITRAER

Roteiro

• Introdução• Objetivo• Metodologia• Resultados• Considerações Finais• Referências

Introdução

• Crescimento acentuado do transporte aéreo nos últimos

• 2009 e 2010 – um crescimento de 16%

•Maior solicitação da infraestrutura disponível: • Pistas • Terminais • Pátios• entre outros, o Espaço Aéreo

• Atrasos e cancelamentos

Introdução

Fonte: ANAC (2013)

Objetivo

• Utiliza um modelo de programação linear inteira como ferramenta para a otimização na aplicação das medidas de controle de gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo (ATFM) como a espera em solo (ground-holding), espera no ar (air-holding) ou mesmo o cancelamento do voo

• O estudo aplica a modelagem, considerando 3 cenários com a variação brusca de capacidade, para 1 dia de operações nos 19 aeroportos de maior movimento no Brasil

• A modelagem está sendo desenvolvida através do programa de otimização AIMMS 3.14 com o solver CPLEX 12.6

• Modelagem de Vranas, Bertsimas e Odoni (1994)

• Utilização da programação linear inteira

Metodologia

• F.O.- Minimizar os custos provocados pelo Ground-Holding e Air-

Holding e Cancelamentos

• S.A. - Capacidade de Pouso- Capacidade de Decolagem- Existência do voo- Restrição de Voos Continuados- Restrição do tamanho da viagem

Metodologia

Períodos de ground holding Períodos de air holding

Variável de Cancelamento

Sujeito a:

Restrições de Capacidade

Variável Binária

Restrições de Existência

Sujeito a:

Restrições de Voos Continuados

Restrição de Tamanho da Viagem

Dados utilizados

• Movimentação 1 dia completo – Base VRA (ANAC)

• 19 aeroportos

• 3167 voos (90 % dos voos)

• 791 voos continuados (25 % dos voos)

• 374 cancelamentos

• CAH ~ 3,86 CGH (Geisinger, 1986)

Capacidade

Font

e: M

ckin

sey

(201

0)

Capacidade

Font

e: IN

FRAE

RO(2

013)

Resultados

• Cenário 1 : 100% capacidade

• Cenário 2: 50% capacidade em 4 aeroportos• SBGR, SBGL, SBKP, SBBR• 9:00 – 11:00 e 16:00 -18:00

• Cenário 3: similar ao cenário 2 com 0% da capacidade

Considerações Finais

• O gerenciamento de tráfego no nível estratégico é importante para que as oscilações na capacidade causem o mínimo de efeitos na malha aérea

• Este trabalho mostrou como uma modelagem utilizando a programação linear inteira pode servir como ferramenta de planejamento para os entes envolvidos no sistema de tráfego aéreo

• Com a utilização da ferramenta, os efeitos criados por variações de capacidade das pistas de pouso e decolagem, conhecidos com certa antecipação, podem ser minimizados

Referências• Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2013) Anuário Estatístico do Transporte Aéreo. Dados Estatísticos e

Econômicos de 2012. Brasília.

• Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC. Histórico de Voos. Disponível em http://www2.anac.gov.br/vra/. Último acesso em 23 março de 2013.

• Bertsimas, D.; Patterson,S.S. The Air Traffic Flow Management Problem with Enroute Capacities. Operations Research. Vol. 46, pag 406-422. (1998)

• Bertsimas, D.; Lulli,G.; Odoni, A. An Integer Optimization Approach to Large-Scale Air Traffic Flow Management. Operations Research. Vol. 59, pag 221-227. (2011)

• DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo. ICA 100-22 – Serviço de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo. Brasília: DECEA, 2010.

• DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo. Disponível em http://www.decea.gov.br/espaco-aereo/gerenciamento-de-trafego-aereo. Último acesso em 23 de março de 2013.

• Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária – INFRAERO (2013). Anuário Estatístico Operacional 2012. Brasilía.

• Geisinger, K. (1989). Airline delay: 1976-1986. Technical Report FAA-APO-88-13. Federal Aviation Administration. Washington, DC.

• Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária – INFRAERO. Estatísticas.

• Disponível em: < http://www.infraero.gov.br >. Acesso em: 23 março 2013.

Referências• McKinsey & Company (2010). Estudo do setor de transporte aéreo do Brasil. Banco Nacional de Desenvolvimento

Econômico e Social.

• Odoni, A. R. (1987). The flow management problem in air traffic control. NATO Advanced Research Workshop on Flow Control, Capri, Italy

• Odoni, A.R.; de Neufville, R. (2013) Airport Systems: Planning, Design and Management. Editora McGrawHill.

• Odoni, A.R., Hansman, J. (2009). The Global Airline Industry Edição por Peter Belobaba, Amedeo Odoni e Cynthia Barnhart. Editora John Wiley & Sons.

• Rizzi, J.; Müller, C. Um Algoritmo de Auxílio para o Problema de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo. XVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2002, Natal. Anais XVI Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2002.

• Terrab, M.; Odoni, A. Strategic Flow Management for Air Traffic Control. Operations Research. Vol. 41, pag 138-152. (1993)

• Vranas, P.; Bertsimas, D.; Odoni; A. (1994) The multi-airport Ground-holding Problem in Air Traffic. Operations Research. Vol. 42, pag 249-260.