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dc.contributor.advisorGarcia, Reinaldo Crispiniano-
dc.contributor.authorGuth, Gabriel Durães-
dc.identifier.citationGUTH, Gabriel Durães. Análise dos métodos de resolução de problemas de programação inteira: um estudo de caso no problema de alocação de servidores na ANAC. 2021. 119 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2021.pt_BR
dc.description.abstractA evolução das tecnologias e sistemas computacionais tem permitido maior utilização de modelos de apoio à decisão formulados através da programação matemática. Dentre eles, destacam-se os que utilizam da Programação Inteira (PI), que por terem seu processo de solução mais complexo, demandam maior esforço computacional e de tempo para problemas de grande porte. Tendo em vista a importância desses tipos de modelos e a diversidade de métodos e ferramentas utilizadas na resolução destes, essa pesquisa buscou identificar os métodos e técnicas adotados na solução de modelos de Programação Inteira, por meio de uma revisão sistemática da literatura, e realizar uma comparação entre a utilização de alguns métodos e ferramentas para solução de um modelo de grande porte. A pesquisa utilizou o estudo desenvolvido no projeto Safety Oversight na Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), que consiste em um problema de alocação dos servidores lotados em diferentes estados do Brasil e que realizam fiscalizações nos diversos aeroportos, levando em consideração o tempo, custo e atividade. Para isso, foram utilizados dois modelos implementados na linguagem Python com auxílio da biblioteca “Pyomo” e dos solvers CPLEX e Gurobi, e testadas 6 instâncias. Os resultados dos testes foram consolidados em uma tabela apresentando o tempo de execução e a Função Objetivo (FO) encontrados para cada instância, comparando o algoritmo implementado em Python com os modelos desenvolvidos na literatura nos softwares LINGO, AIMMS, Julia e heurísticas (Tabu Search, Simulated Annealing e Hibrid). A partir disso, verificou-se que ambos os softwares testados são viáveis e capazes de solucionar a maioria dos cenários no problema de programação inteira da alocação de servidores da ANAC, minimizando o custo com passagem aérea nas fiscalizações. Por fim, destaca-se o desempenho da linguagem de código aberto Python com o solver Gurobi por ter sido capaz de solucionar todas as instâncias testadas, obtendo o melhor desempenho em duas delas comparado aos outros softwares.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordProgramação (Computadores)pt_BR
dc.subject.keywordModelos matemáticospt_BR
dc.subject.keywordLinguagem de programação - Pythonpt_BR
dc.subject.keywordPython (Linguagem de programação de computador)pt_BR
dc.titleAnálise dos métodos de resolução de problemas de programação inteira : um estudo de caso no problema de alocação de servidores na ANACpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-03-14T12:06:51Z-
dc.date.available2023-03-14T12:06:51Z-
dc.date.submitted2021-11-04-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/34142-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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dc.contributor.advisorcoReis, Silvia Araújo dos-
dc.description.abstract1The evolution of technologies and computational systems has allowed greater use of decision support models formulated through mathematical programming. Among them, those that use Integer Programming (IP) stand out, as their solution process is more complex, requiring greater computational effort and time for large problems. Considering the importance of these types of models and the diversity of methods and tools used to solve them, this research sought to identify the methods and techniques adopted to solve Integer Programming models, through a systematic review of the literature, and to carry out a comparison between the use of some methods and tools to implement a large model. Thus, to compare available softwares taking into account the solution time, the research used the study developed in the Safety Oversight Project at the National Civil Aviation Agency (ANAC), which consists of a problem of allocation of servants located in different Brazilian States carrying out inspections at the various airports, considering time, cost and activity. Two models are then implemented in Python language with the aid of the “Pyomo” library and CPLEX and Gurobi solvers, and 6 scenarios were tested. The test results were consolidated in a table showing the execution time and the Objective Function (OF) found for each instance, comparing the algorithm implemented in Python with the models developed in the literature in LINGO, AIMMS, Julia and heuristics (Tabu Search, Simulated Annealing and Hybrid). It is then observed that both tested softwares are viable and capable of solving most scenarios in the entire programming problem of ANAC's servants allocation, minimizing the cost of airfare in inspections. Finally, the performance of the open source language Python with the Gurobi solver stands out for being able to solve all implemented scenarios, obtaining the best performance in two of them compared to the other software.pt_BR
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