Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Celestino, Victor Rafael Rezende | - |
dc.contributor.author | Felipe, Julia Ribeiro | - |
dc.identifier.citation | FELIPE, Julia Ribeiro. Modelagem do problema da alocação de frota aplicado à aviação regional a partir da redução da complexidade computacional. 2022. 104 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | O presente trabalho tem por objetivo a elaboração de uma malha aérea ótima aplicada a
aviação regional brasileira a partir da resolução do Problema de Alocação de Frota (FAP)
por meio dos recursos da Pesquisa Operacional (PO). Foram utilizados na pesquisa 6 tipos
diferentes de aeronaves para 710 rotas que passam por 12 hubs no território brasileiro. O
projeto foi estruturado a partir de um modelo matemático pre-existente desenvolvido por
outros pesquisadores, tendo como principal abordagem a redução da complexidade computacional do algoritmo igualmente desenvolvido em trabalhos anteriores na linguagem
Python com o auxílio das bibliotecas Numpy e Python e do framework PulP. A estratégia utilizada para resolver as questões computacionais foi a inserção de um intervalo de
otimalidade na solução do problema de Pesquisa Operacional, o que permitiu uma análise
completa do modelo previamente elaborado. Além disso, o modelo foi aprimorado com
alterações no indicador CASK (Cost per Avaliable Set Kilometer) e inclusão de novas restrições no modelo de PO, a fim de aproximar a alocação de frota à realidade da indústria
brasileira. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aviação civil | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aeronaves | pt_BR |
dc.subject.keyword | Pesquisa operacional | pt_BR |
dc.title | Modelagem do problema da alocação de frota aplicado à aviação regional a partir da redução da complexidade computacional | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-22T15:10:52Z | - |
dc.date.available | 2023-06-22T15:10:52Z | - |
dc.date.submitted | 2022-09-30 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/35107 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.contributor.advisorco | Miranda, Mateus Rodrigues | - |
dc.description.abstract1 | The paper’s goal is to create an optimal air network applied to Brazilian regional aviation
from the resolution of the Fleet Allocation Problem (FAP) using the resources of Operational Research (OR). Six different types of aircraft were used to be alocated in 710 routes
that pass through 12 hubs in the Brazilian territory. A pre-existing mathematical model
developed by other researchers was used in the project, with the main strategy being
the reduction of computational complexity of the algorithm also developed in previous
works in the Python language with the help of Numpy and Pandas libraries and the PulP
framework. To solve the computational issues the insertion of an optimality gap was used
in the solution of the Operational Research problem, which allowed a complete analysis
of the previously model. Besides, the model was enhanced by changes of CASK (Cost per
Avaliable Set Kilometer ) indicator and inclusion of new restrictions in the PO problem,
in order to bring the fleet allocation closer to the reality of the Brazilian industry. | pt_BR |
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