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Título: Modelo de balanceamento com multi-fluxos para aplicação em gerenciamento de tráfego aéreo
Autor(es): Souza, Bueno Borges de
Orientador(es): Weigang, Li
Assunto: Teoria dos grafos
Gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo
Data de publicação: 13-Jun-2008
Referência: SOUZA, Bueno Borges de. Modelo de balanceamento com multi-fluxos para aplicação em gerenciamento de tráfego aéreo. 2008. 104 f. Dissertação (Mestrado em Informática)-Universidade de Brasília, Brasília, 2008.
Resumo: Esta pesquisa descreve um sistema de auxílio a decisão com aplicação de metodologias de Teoria dos Grafos e Inteligência Artificial para dar suporte ao Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo Brasileiro. Implementa-se um modelo de gerenciamento de fluxo baseado em grafos, com adaptações heurísticas, para a regulação dinâmica do fluxo. O modelo apresenta a arquitetura do Módulo de Balanceamento de Fluxo - MBF, que integra o Sistema Distribuído de Apoio a Decisão aplicado ao Gerenciamento Tático do Fluxo de Tráfego (SISCONFLUX), atualmente em desenvolvimento, e tem o objetivo de propiciar informações que ajudem na melhoria do gerenciamento do espaço aéreo nacional. O Módulo de Balanceamento de Fluxo (MBF) foi idealizado como um módulo do SISCONFLUX que tem a função de dar suporte ao sistema em operação no Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo (CINDACTA I) e fornecer novas informações que auxiliem o gerenciamento do processo aplicado pelos controladores neste centro. Por meio de técnicas de maximização de fluxo adaptadas da Teoria dos Grafos, o MBF aplica um modelo de análise que determina o tempo de separação entre decolagens a partir das terminais contidas na Região de Informação de Vôo de Brasília (FIR-BS) e distribui a folga do fluxo ao longo do espaço aéreo controlado. O objetivo é prevenir ou reduzir o congestionamento nos diversos setores da FIR-BS. Com a ajuda dos outros módulos do SISCONFLUX, o MBF dá suporte a regulação do fluxo de tráfego com o objetivo de auxiliar os controladores na tomada de decisão. Com o desenvolvimento dessa ferramenta os controladores podem adquirir o conhecimento que os auxilie a tomar decisões. A pesquisa também apresenta os resultados de uma simulação com duas políticas: distribuição do fluxo igualitária e priorizada. Como exemplo mostra-se que a separação dos tempos de decolagens podem ser reduzidas de 30% a 60%, dependendo da política aplicada. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
This research describes a decision system that uses the methodology of Graph Theory and Artificial Intelligence to support Air Trafic Flow Management in Brazilian air space. It implements a model for flow management based on graph with adapted heuristics for the regulation of the dynamic flow. The model presents the architecture of the Flow Balancing Module (FBM) and integrates with the Distributed Decision Support System Applied to Tactical Air Trafic Flow Management (SISCONFLUX), currently under development, with the objective to improve the national air space management. The FBM is proposed to support the operation system at First Integrated Center of Air Defense and Air Trafic Control - CINDACTA I and to help and improve the management process of controllers in this center. Using the maximization flow technique of adapted Graph Theory, FBM is developed as an analysis model that determines the take-off separation time from terminals within Flight Information Region of Brasilia (FIR-BS) and distributes the slack of flow along the controlled air space. The objective is to prevent or reduce congestions in diverse sectors of FIR-BS. With the help of other modules, FBM supports the regulation of trafic flow with the objective of give extra informations to controllers and other units within the SISCONFLUX. By means of the system developed, air trafic controllers and supervisors can effectively acquire knowledge and get assistance to make better decisions. The research also presents the results of the simulation with two policies: egalitarian and prioritization distribution of the flight flow. As an example, it shows that the take-off separation time should be reduced about 30% to 60%, depending on the policy applied.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2008.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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