[en] ALLOCATION OF SKILLED WORKFORCE ON INSPECTION MISSIONS OF A REGULATORY AGENCY
Ano de defesa: | 2022 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57358&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57358&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57358 |
Resumo: | [pt] As atividades de transporte aéreo devem ser fiscalizadas para garantir a adequação dos níveis de segurança e procedimentos operacionais, no Brasil essa atividade é realizada pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). Diversos aeroportos devem ser fiscalizados e em cada um deles uma inspeção diferente pode ser necessária. Os inspetores estão alocados em centros da ANAC em diferentes estados e é importante que o custo dessa atividade de inspeção seja minimizado, respeitando as regras existentes. Nesse sentido, essa dissertação de mestrado propõe dois modelos matemáticos para alocação de agentes qualificados para a realização de missões de fiscalização no território brasileiro. O objetivo é a definição de quais colaboradores formarão cada equipe de fiscalização, minimizando o custo de deslocamento dos agentes. O modelo proposto nesse trabalho é multi-período, para o planejamento operacional quinzenal, com a definição do período que as atividades devem ocorrer, da equipe de inspetores multi-habilitados em atividades de inspeção, multi-origens e multi-destinos. A modelagem é feita no LINGO e em Julia com a utilização do pacote JuMP e dos solvers Gurobi e CPLEX. O Modelo 1 propõe uma reformulação de artigos da literatura e possui tempo de solução entre 2 e 25 vezes menor. O Modelo 2 leva em consideração aspectos não considerados até então no Modelo 1, além disso, dada a quantidade de variáveis de decisão, foi utilizada para resolução do modelo heurística baseada na geração de colunas com programação dinâmica, proposta pelo autor, capaz de reduzir em até 95 porcento a quantidade de variáveis de decisão. A heurística permitiu a obtenção de solução inteira em instâncias que não a obtiveram com o modelo completo. |