Otimização de tráfego aéreo através de programação linear, algoritmos e teoria dos grafos: uma abordagem metodológica
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv11n10-082Keywords:
otimização aérea, modelagem matemática, pesquisa operacional, gestão do espaço aéreo, algoritmos de roteamento, programação linearAbstract
Este artigo investiga metodologias de otimização para tráfego aéreo mediante a aplicação integrada de programação linear, algoritmos e teoria dos grafos, com ênfase na implementação de sistemas dinâmicos de gestão de rotas. O estudo desenvolve e aplica modelos matemáticos avançados para análise preditiva de fluxos aéreos, incorporando variáveis operacionais complexas como condições meteorológicas, restrições de espaço aéreo e demandas de tráfego em tempo real. Através de simulações computacionais e algoritmos de otimização multiobjetivo, demonstra-se significativa redução nos tempos de voo, economia de combustível e aumento da capacidade aeroportuária. Os resultados validam a eficácia desta abordagem integrada para a tomada de decisão estratégica em gestão de tráfego aéreo, oferecendo contribuições substantivas para o avanço da pesquisa operacional aplicada à aviação civil e controle de espaço aéreo.
References
ALVARENGA, ANTONIO C.; NOVAES, ANTONIO G. Logística aplicada. Suprimento e distribuição física. 3. ed. São Paulo: Blücher, 2000.
ARAÚJO, CIDÁLIA et al. Estudo de Caso. Métodos de Investigação em Educação. Instituto de Educação e Psicologia, Universidade do Minho, 2008.
ARENALES, MARCOS; ARMENTANO, VINÍCIUS; MORABITO, REINALDO; YANASSE, HORACIO; Pesquisa Operacional para cursos de Engenharia; Rio de Janeiro: Elsevier,2007.
BARBOSA, GERALDO MAGELA. Utilização da programação linear na otimização de resultados de produção na empresa. Revista Integração, n. 66, p. 49-58, 2014.
BERTAGLIA, PAULO R. Logística e gerenciamento da cadeia de abastecimento. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2009.
BONDY, J. A.; MURTY, U. S. R. Graph Theory. London: Springer, 2008.
CAIXETA-FILHO, JOSÉ VICENTE. Pesquisa operacional: técnicas de otimização aplicadas a sistemas agroindustriais. São Paulo: Atlas, 2004.
CORRAR, LUIZ J.; THEÓPHILO, CARLOS RENATO; BERGMANN, DANIEL REED. Pesquisa Operacional para decisão em contabilidade e administração. São Paulo: Atlas, 2007.
EH RGOTT, M. Multicriteria Optimization. 2nd ed. Berlin: Springer-Verlag, 2005.
ENOMOTO, LEANDRO MINORU. Análise da Distribuição Física e Roteirização de um Atacadista do Sul de Minas Gerais. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Itajubá. 2005.
FONSECA, J. J. S. Metodologia da pesquisa científica. Fortaleza: UEC, 2002. Apostila.
GUTERRES, Marcelo Xavier; ALBANO, Cláudio Sognálio; FERREIRA, Vera Lúcia Duarte. A programação matemática como ferramenta de auxílio na gestão das operações de uma empresa aérea. Journal of Transport Literature, v. 6, n. 1, p. 139-156, 2012.
GOLDEN, B.; Spiess, H. On optimal route choice strategies in transit networks. Publication 286, Centre de Recherch sur les Transports, Université de Montréal, 1983.
HILLIER, Frederick S.; LIEBERMAN, Gerald J. Introdução à pesquisa operacional. McGraw Hill Brasil, 2013
HORNIK, K.; STINCHCOMBE, M.; WHITE, H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, v. 2, n. 5, p. 359–366, 1989..
LACERDA, Cad.Cedes, Campinas, vol 26, n. 69, p.163-184, maio/ago.2006.
LAKATOS, E. M. e MARCONI, M. A. Metodologia Científica. 2ª Edição. São Paulo: Atlas, 1995.
MICHAIL, O. An introduction to temporal graphs: An algorithmic perspective. Internet Mathematics, v. 12, n. 4, p. 239–280, 2016.
MOREIRA, D. A. Pesquisa Operacional: Curso Introdutório. São Paulo: Thomson Learning, 2010.
POPPER, Karl R. A lógica da pesquisa científica. Tradução de Leonidas Hegenberg e Octanny Silveira da Mota. São Paulo: Cultrix, 1975.
SUTTON, R. S.; BARTO, A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge: MIT Press, 2018.
TUCCI, C. E. M.; BERTONI C, J. Inundações urbanas na América do Sul. Porto Alegre: Associação Brasileira de Recursos Hídricos, 2003.
