Estudo de CDM com Algoritmos RBS e Compression no Sequenciamento de Partidas de Aeronaves

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1 Estudo de CDM com Algoritmos RBS e Compression no Sequenciamento de Partidas de Aeronaves Vitor Filincowsky Ribeiro Mestrando Universidade de Brasília - UnB Li Weigang Doutor Universidade de Brasília UnB Deng Xi Jun - Mestre Universidade de Brasília UnB Fabrício Monteiro Graduando Universidade de Brasília - UnB Palavras Chave: alocação de slots, gerenciamento de partidas, teoria dos jogos BIOGRAFIA Vitor Ribeiro é membro do TransLab desde o ano de 2006, quando iniciou as pesquisas em ATFM. Em 2008, obteve o grau de bacharel em Ciência da Computação com o trabalho intitulado Previsão de Cenário para o Controle de Tráfego Aéreo do CINDACTA I. Atualmente, é aluno do programa de pós-graduação em Informática pela Universidade de Brasília (UnB), com o estudo da Teoria dos Jogos aplicada ao transporte aéreo. Li Weigang obteve o título de Doutor em Ciência em 1994 pelo Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA), é coordenador do TransLab e pesquisador do CNPq. É também vice-presidente da Sociedade Brasileira de Transporte Aéreo (SBTA). Suas pesquisas se baseiam no estudo da Inteligência Artificial para Web, finanças e transportes, com destaque para o Gerenciamento de Tráfego Aéreo (ATM). Deng Xi Jun obteve o título de Mestre em Engenharia de Transporte pela Universidade de Brasília (UnB) no ano de 2001 e atua no TransLab desde o ano de Sua linha de atuação é centrada em Modelos Computacionais Aplicados ao Gerenciamento de Tráfego Aéreo. Fabrício Monteiro é aluno de graduação da Universidade de Brasília (UnB), atuando como bolsista no estágio de iniciação científica no TransLab, onde desenvolve a pesquisa intitulada Estudo de Algoritmos Ration by Schedule (RBS) e Compression. RESUMO A crescente complexidade da malha aérea se torna um desafio de gestão de fluxo para os controladores, sobrecarregados e limitados à sua própria experiência de trabalho pelo sistema atual. No intuito de otimizar a utilização dos escassos recursos dos aeroportos, o conceito de Collaborative Decision Making (CDM) tem se tornado comum na gestão de tráfego aéreo, com programas de espera em solo, os Ground Delay Programs (GDP) e Airspace Flow Programs (AFP), ambos estratégias de decisão colaborativa (Hoffman et al., 1999). O algoritmo Ration by Schedule (RBS) é aceito pela comunidade de aviação como fundamento dos ditos programas. A Europa e os Estados Unidos possuem sistemas de CDM baseados no RBS e no Compression, um algoritmo essencial para o primeiro no contexto de decisão colaborativa (Eurocontrol, 2010). A metodologia de trabalho é impulsionada pelos conceitos abordados pelos algoritmos de CDM, RBS e Compression. Na tarefa de alocar adequadamente uma sequência de decolagens, deve ser feita a análise individual de cada uma das aeronaves envolvidas no processo e colocá-las em uma fila de acordo com uma política de alocação. Naturalmente, é comum a existência de conflitos na ocupação pretendida de determinados slots. É possível visualizar tal concorrência como um cenário onde cada aeronave almeja sucesso mediante negociação com as demais. Deste modo, as aeronaves são modeladas como agentes em uma situação estratégica interativa. A Teoria dos Jogos é uma abordagem adequada para a modelagem deste quadro (Yildiz, 2010) Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1089 de

2 Com base neste estudo, propomos aqui um modelo de Slot Allocation que utilize as técnicas de negociação entre agentes na Teoria dos Jogos para sequenciar a partida de aeronaves. INTRODUÇÃO Nos anos recentes, diversas pesquisas na área de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (ATFM) veem sendo empreendidas com bons resultados, atendendo suas expectativas pontuais. Um dos frutos destas pesquisas é o Sistema de Aplicação e Gerenciamento das Medidas de Controle do Fluxo de Tráfego Aéreo SISCONFLUX, concebido pelo TransLab e constituído dos seguintes módulos: Módulo de Acompanhamento e Previsão de Cenário - MAPC, Módulo de Balanceamento de Fluxo - MBF e Módulo de Avaliação e Apoio à Decisão MAAD (Ribeiro et al., 2008). No entanto, alguns problemas permanecem sem tratamento, ou ainda necessitam de atenção especial. Um destes problemas é o problema da espera em voo (Airborne Holding Problem), situação na qual uma aeronave permanece no ar por um período superior ao planejado, uma vez que a esta seja aplicada alguma medida restritiva de controle de fluxo. Tal cenário causa atrasos indesejados e aumento significativo dos custos operacionais para as diversas companhias aéreas (Crespo et al., 2008), (Almeida et al., 2008). As medidas restritivas de controle de fluxo são aplicadas quando se deseja uma reconfiguração do espaço aéreo com o objetivo de otimizar o fluxo das aeronaves, garantindo-se que os voos sejam iniciados e completados com segurança dentro dos seus horários programados. Tendo em vista que as medidas restritivas são aplicadas de maneira empírica por parte do controlador, ainda cabe otimização, pois tal procedimento não garante a eficiência das operações de pousos e decolagens em termos de minimização dos atrasos (Weigang et al., 2010). Motivação Atualmente, nas torres de controle de aeródromos, os controladores contam com sistemas de auxílio ao gerenciamento do fluxo das manobras de pouso e decolagem das aeronaves. No entanto, tais operações nos aeroportos brasileiros são feitas sem qualquer auxílio à tomada de decisão quanto à ordem de partida e quanto aos tempos de separação entre pousos e decolagens, sendo exclusivamente dependentes da experiência do controlador. Segundo a INFRAERO, estima-se que, até 2015, a movimentação de passageiros nos dez principais aeroportos brasileiros sofra um aumento de aproximadamente 39%, não considerados ainda os dois mais importantes eventos esportivos do mundo, a serem sediados no Brasil: a Copa do Mundo de Futebol em 2014 e as Olimpíadas em Este grande volume nos aeroportos obviamente é acompanhado de uma intensa utilização da malha aérea brasileira. Observando-se o atual cenário do tráfego aéreo do Brasil e a expectativa de sua demanda de utilização nos próximos anos, propõe-se um modelo computacional para gerenciamento de partidas em aeroportos. O grupo de Pesquisa em Transporte Aéreo da Universidade de Brasília, em aliança com a Fundação Atech, que já vem desenvolvendo o sistema AMAN (Arrival Management) para gerenciamento de chegadas em aeroportos, deseja propor ferramental teórico para a implementação de sistemas ATFM. O sistema AMAN deve atuar de maneira integrada com sistemas DMAN (Departure Management) e, portanto, surge a necessidade da implantação de tal tecnologia. O escopo deste trabalho é especificamente o desenvolvimento da metodologia doravante denominada CoDMAN (Collaborative Departure Management), que é um mecanismo computacional inteligente para o gerenciamento colaborativo de partidas em aeroportos utilizando conceitos de Teoria dos Jogos para a negociação entre as aeronaves envolvidas. Objetivos O objetivo geral desta proposta de pesquisa é prover um mecanismo computacional para o gerenciamento eficiente de partidas de aeronaves nos aeroportos, ou seja, a proposição de um sistema que realize a alocação e ordenação eficiente das aeronaves na pista de decolagem. Com esta pesquisa, espera-se prover uma semântica algorítmica a integrar o Sistema de Gestão de Partidas em Aeroportos, ou simplesmente SiGePA, que é o sistema DMAN a ser implantado pela Fundação Atech. Os objetivos específicos são: Levantamento de informações junto ao Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA) para compreender os procedimentos do controlador utilizados no cenário real, e realizar a coleta de dados para modelagem do ambiente proposto pela pesquisa; Simulação dos cenários mais críticos encontrados para os aeroportos, de tal forma que possam ser projetados os cenários a serem encontrados no período da Copa do Mundo de 2014 e Olimpíadas de 2016; Reduzir a complexidade computacional dos algoritmos atualmente em estudo pela Fundação Atech; Pesquisar e desenvolver um algoritmo de o escalonamento de decolagens que utilize abordagens de desenvolvimento baseadas nos princípios do algoritmo Ration by Schedule; Pesquisar e desenvolver um algoritmo de Slot Allocation que utilize as técnicas de negociação entre agentes na Teoria dos Jogos para sequenciar a partida de aeronaves; Comparar os algoritmos pesquisados, de forma a indicar vantagens, desvantagens e limitações em seu uso. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA A Teoria dos Jogos é o estudo formal de tomada de decisão onde diversos agentes, ou jogadores, necessitam fazer escolhas que potencialmente afetam os interesses dos demais. Tenta-se através da Teoria dos Jogos estabelecer uma abordagem matemática para conflitos de interesse ou cooperação em situações interativas (Turocy et al., 2001). Tais conceitos podem ser aplicados sempre que as ações de agentes forem interdependentes. Os agentes podem ser indivíduos ou conjuntos, constituindo entidades que necessariamente devem adotar um comportamento dentro do jogo, tentando prever as ações dos demais agentes para se obter Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1090 de

3 o resultado desejado. Neste modelo, a progressão de um estado a outro consiste na decisão de um ou mais agentes ou do resultado de certo evento probabilístico. Utilização de estratégias em um jogo multiagente Um jogo dentro da Teoria dos Jogos é simplesmente uma descrição formal de uma situação estratégica. John Nash introduziu o conceito de jogos de n-jogadores (n-person games), onde cada jogador tem um conjunto finito de estratégias puras. Estas estratégias dependem de informações que não estão sob o controle do agente (Nash, 1950). Uma estratégia é qualquer ação possível para um jogador. No escopo do jogo, a estratégia é um plano completo de escolhas para cada ponto de decisão por parte do jogador. As estratégias puras são simplesmente uma definição completa de como o jogador vai atuar no jogo, ou seja, determinam os movimentos do jogador para cada situação que este venha a enfrentar. A estas estratégias puras está associado um conjunto de estratégias mistas, que nada mais são do que um perfil probabilístico aplicado às ações possíveis do jogador, o que garante a randomização ativa de suas decisões. Cada situação no jogo pode ser mapeada em um número real que expressa a preferência ou interesse do jogador. Este mapeamento é definido por uma função de utilidade. Assim sendo, a atitude do jogador frente ao cenário encontrado em dado momento deve ser tal que sua função de utilidade seja maximizada, tornando o próximo cenário o mais favorável possível. Isto equivale a dizer que o jogador racional escolherá aquela estratégia que lhe retornará o maior benefício (payoff), dado que os demais jogadores também farão o mesmo. Jogos cooperativos e não-cooperativos Em um ambiente caracterizado pela interação entre agentes, eventualmente podem surgir conflitos de interesse. A maneira como os jogadores irão se comportar nesta situação é determinante para a definição de jogo como sendo cooperativo ou não-cooperativo. Nash descreve um jogo cooperativo como sendo um conjunto de jogadores, estratégias puras e utilidades, onde os jogadores irão colaborar uns com os outros, sendo possível ainda a comunicação entre eles de modo a formarem coalizões arbitradas. Pode existir ainda mesmo a transferência de utilidades entre os jogadores, de modo que haja comparação entre os mesmos. O oposto ocorre no caso de um jogo não-cooperativo. Aqui, o jogo descreve a situação na qual cada agente busca exclusivamente maximizar seus ganhos. Não há qualquer comunicação entre os jogadores e, portanto, eles não colaboram uns com os outros. Como cada agente busca o benefício próprio, em algum momento haverá conflitos de interesses entre os jogadores. É importante também estabelecer a diferença entre jogos não-cooperativos e jogos estritamente competitivos, sendo neste último caso a situação onde se busca a derrota de outrem. Um exemplo clássico deste último caso é um jogo de soma-zero, caracterizado pelo fato de que a soma das utilidades dos jogadores sempre é nula. Equilíbrio de Nash Para a correta modelagem de um cenário interativo, é essencial a compreensão do conceito de equilíbrio. Um equilíbrio é obtido quando todos os jogadores agem com vistas a maximizar sua utilidade, ao passo que observam ou tentam prever as ações dos demais jogadores. O agente faz uso de seu conjunto de estratégias para adotar uma que lhe proporcione um resultado ótimo em um dado instante do jogo. Assim, considerando as estratégias s 1 e s 2 do conjunto de estratégias do jogador P i, diz-se que a estratégia s 1 domina a estratégia s 2 se, dada qualquer combinação das estratégias dos demais jogadores, a escolha por s 1 trará invariavelmente melhores resultados do que a escolha por s 2. Nesta situação, s 2 é dominada por s 1. Chama-se de jogador racional aquele que jamais escolhe adotar uma estratégia dominada (Nash, 1950). Um caso especial de equilíbrio é o Equilíbrio de Nash. Esta é a situação onde, dado um determinado conjunto de estratégias, um para cada jogador, cada escolha adotada pelos jogadores é a melhor resposta à escolha dos outros n-1 jogadores, ou seja, se cada um apresentasse simultaneamente suas estratégias, nenhum deles iria desejar reconsiderar a estratégia utilizada (Holt et al., 2004). Deste modo, nenhum jogador pode unilateralmente alterar sua estratégia e obter uma utilidade mais interessante. Portanto, pode-se entender o equilíbrio de Nash como um conceito de solução central para o jogo em equilíbrio estratégico. Se o jogo for arbitrado, é possível que sejam apresentadas sugestões estratégicas aos jogadores. Se dada sugestão não for um Equilíbrio de Nash, algum jogador pode desejar escolher outra estratégia e obter uma melhor utilidade, considerando que todos os demais acataram a sugestão. Neste contexto, o Equilíbrio de Nash pode ser interpretado como um ponto de estabilidade em um ajuste dinâmico de comportamentos onde as saídas individuais são sempre ótimas, dada a aceitação da sugestão estratégica por todos os agentes participando do jogo. Portanto, nenhum jogador racional desejará alterar a sua estratégia se o jogo já estiver em estado de equilíbrio. EXPLORAÇÃO DA TEORIA DOS JOGOS NO SISTEMA CoDMAN O sequenciamento de partidas de aeronaves é um clássico problema de alocação. Pressupõe-se que uma alocação eficiente de slots para aeronaves deve ser descrita por coalizões com a maior quantidade possível de aeronaves, de modo que suas preferências estritas por slots sejam satisfeitas. A racionalidade das aeronaves, que exercem o papel de agentes no jogo, é limitada pelo mecanismo de controle imposto pelo árbitro da negociação, que define políticas de validação de ofertas e aloca recursos de maneira impositiva no caso de negociações infrutíferas (Yildiz, 2010). O presente trabalho propõe a utilização dos conceitos de Teoria dos Jogos no planejamento tático da realização de um voo, distribuindo de maneira eficiente e coordenada os slots existentes, conforme demanda. É imprescindível que os agentes envolvidos participem de um jogo com informação perfeita, ou seja, com pleno conhecimento a respeito de si mesmos e dos demais agentes Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1091 de

4 O processo de alocação eficiente de slots deve contar com a atuação conjunta de todas as entidades impactadas, a fim de que esta operação seja realizada de maneira justa (com relação à distribuição dos atrasos). O compartilhamento de informação entre os agentes para a tomada de decisão é inerente a este cenário colaborativo. Assim sendo, é imprescindível a preocupação com a qualidade da informação disponibilizada, que deve ser completa e atualizada. Este processo colaborativo é efetivamente chamado de Collaborative Decision Making, ou simplesmente CDM (Hoffman et al., 1999). Este compartilhamento de informações é a base da metodologia CDM, que conta com a colaboração conjunta de todos os agentes. No caso do CoDMAN, estes agentes são as aeronaves, que negociam entre si a ocupação dos slots. A Teoria dos Jogos se mostra adequada no tratamento de conflitos (Vaze et. al., 2011) e, por este motivo, foi escolhida para a fundamentação metodológica do sistema. A contribuição desta abordagem reside no fato de que uma parte das responsabilidades incidentes sobre os controladores de torre nos aeroportos é transferida diretamente para os agentes racionais. Estes atuarão em um cenário onde a força de negociação será fator determinante no sucesso da alocação de slots, sendo satisfeitas todas as exigências operacionais impostas por legislação e por restrições aeroportuárias. Tais exigências operacionais farão parte dos requisitos de arbitragem do mecanismo de negociação. Dois princípios que serão observados durante a negociação são o Ration by Schedule (RBS) e o Compression. O RBS prega que os voos devem ser completados na ordem programada, ou seja, deve haver o menor número possível de inversões na ordem em que os voos chegariam ao destino caso os mesmos partissem no horário planejado. Se o contrário ocorre, subentende-se que ao menos uma das aeronaves sofreu uma penalização devido à aplicação de medidas restritivas. A ideia por trás do Compression é mais simples, porém não menos oportuna. Aqui, parte-se do princípio de que voos cancelados efetivamente liberam seus slots, o que permite que a fila de decolagens seja manipulada a fim de que tal slot seja ocupado por algum voo posterior, o que diminui o impacto operacional do cancelamento e o custo de atrasos dos demais voos (Bertsimas et al., 2009). Embasamento metodológico Cada aeronave deseja obter o melhor slot de decolagem possível. No mundo real, os agentes em um cenário com esta natureza são predominantemente não-cooperativos, o que motiva a escolha metodológica como segue: em um espaço com n agentes que tomam decisões para maximizar sua eficiência, podem ser adotados os conceitos de Teoria dos Jogos, pois a ação de cada agente é dependente das ações dos demais. Na realidade, a ação de um agente é dependente da combinação de várias ações, que convergem para o Equilíbrio de Nash, onde nenhum jogador assume vantagem se suas ações forem decididas isoladamente. O espaço de atuação destas aeronaves, então, pode ser modelado em um ambiente composto de n jogadores, onde cada um possui uma matriz de ganhos cujos valores são definidos por uma função de utilidade. Como não é possível aumentar a função de utilidade de um agente sem afetar a de outros agentes, chega-se a um estado ótimo, chamado de Ótimo de Pareto. Uma solução pareto-eficiente é um estado onde nenhum ótimo local pode ser melhorado sem que as demais soluções sejam prejudicadas, alcançando-se então uma solução global. O Equilíbrio de Nash relaciona-se ao quadro competitivo dos agentes, enquanto que o Ótimo de Pareto relaciona-se ao quadro colaborativo. Em muitas soluções de jogos, busca-se determinar o Equilíbrio de Nash e o Ótimo de Pareto. No contexto do gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo, os voos são os agentes que buscam maximizar a sua eficiência que, em termos genéricos, se reflete na redução dos custos introduzidos pelos atrasos. Os agentes concorrem pelo uso dos recursos de controle de tráfego, condicionando suas ações às ações dos demais voos na tarefa de buscar o cumprimento dos horários agendados de pouso e decolagem. O processo de modelagem formal de uma situação como um jogo requer que sejam explicitamente enumerados os jogadores e suas opções estratégicas, considerando suas preferências e reações. MODELAGEM MATEMÁTICA A primeira etapa do processo de modelagem de situações estratégicas é a identificação dos agentes envolvidos. No caso em questão, existem ao menos duas categorias de agentes, quais sejam: as aeronaves e o aeroporto. Ambos atuam com vistas a aumentar sua utilidade, pois, ao passo em que as aeronaves desejam partir e chegar no horário previsto em seu plano de voo (FPL), o aeroporto deve evitar as situações de saturação condicionadas à sua capacidade e garantir a operação segura de todos os voos (Crespo, 2010). De fato, é importante o estabelecimento de uma entidade de controle em jogos que envolvam a negociação entre os agentes. No caso específico do CoDMAN, esta função foi atribuída justamente ao aeroporto, que será o árbitro das negociações entre as aeronaves. Esta decisão foi tomada devido ao fato de que o aeroporto é efetivamente o cenário onde o jogo se desenrolará. Em jogos arbitrados, é possível que sejam apresentadas sugestões estratégicas aos jogadores. Se dada sugestão não for um Equilíbrio de Nash, algum jogador pode desejar escolher uma outra estratégia e obter uma utilidade maior, considerando que todos os demais acataram a sugestão. Neste contexto, o Equilíbrio de Nash pode ser interpretado como um ponto de estabilidade em um ajuste dinâmico de comportamentos onde as saídas individuais são sempre ótimas, dada a aceitação da sugestão estratégica por todos os agentes participando do jogo. Modelagem do cenário O cenário será modelado com base nos parâmetros operacionais do aeroporto e da área terminal. Tais parâmetros são: Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1092 de

5 F: conjunto dos voos ativos no aeroporto e na área terminal, ou simplesmente, TMA. São voos ativos aqueles que ainda são alvo de processamento; I p : capacidade aeroportuária instalada; I z : limite operacional da TMA; C a (t): capacidade de aterrissagens no aeroporto no instante t; C d (t): capacidade de decolagens no aeroporto no instante t; Q a : conjunto das aeronaves na TMA aguardando autorização para pouso; Q d : conjunto das aeronaves no pátio do aeroporto aguardando autorização para decolagem; K: custo total dos atrasos; O parâmetro I p é determinado por três fatores, quais sejam: número de fingers operacionais, número de pistas destinadas exclusivamente à decolagem e número de pistas destinadas exclusivamente à aterrissagem, definidos respectivamente como I F p, I D p e I A p. Assim que uma aeronave solicita autorização de push-back, ela é inserida no conjunto Q d, tornando-se um voo ativo. A aeronave sai deste conjunto assim que decolar, sendo então colocada em um conjunto denominado F A-. Em contrapartida, um voo é removido do conjunto Q a assim que a aeronave toca a pista de pouso, passando a integrar o conjunto F G-. A importância dos conjuntos F A- e F G- é comportar as aeronaves que já não possuem interesse direto nos resultados do processamento, mas ainda exercem impacto nos parâmetros de capacidade. Os conjuntos F A- e F G- são, respectivamente, o conjunto das aeronaves na TMA que não vão descer neste dado aeroporto e o conjunto das aeronaves em solo que não possuem pretensão iminente de decolagem. Estes dois conjuntos de aeronaves acabam por impactar o cenário, porém sem fazer parte dos voos processados pelo CoDMAN. O seu impacto se resume na alteração da capacidade de gerenciamento do aeroporto. Neste modelo inicial, a capacidade de decolagem é definida pela quantidade de aeronaves que a TMA pode receber, obtida através da eq. 1. O parâmetro I z é definido por legislação, representando a máxima ocupação permitida em uma TMA no Brasil, que é de 12 aeronaves. A ( ) ( ) C t = I Q + F (1) d z a A capacidade de aterrissagem é descrita pela eq. 2. O fator g define a quantidade máxima permitida de aeronaves no pátio do aeroporto, ou seja, que podem aguardar autorização para taxi-in após a aterrissagem. F A G ( ) ( ) C t = I + I g F (2) a p p A eq. 3 define o custo total dos atrasos dos n voos ativos através da somatória dos custos dos atrasos inerentes a cada voo i. K n = ki (3) t= 1 Modelagem das aeronaves As aeronaves são definidas como agentes atuando no cenário, sendo necessário ranqueá-las segundo alguma métrica. Para tanto, são definidos os atributos para cada aeronave F i como segue: t d : horário de decolagem previamente alocado para a aeronave com base no plano de voo; t a : horário previsto de aterrissagem no aeroporto de destino; A: aeroporto de destino; D: máximo período de atraso aceitável para a aeronave, em minutos; p: número de passageiros presentes na aeronave; B: porte da aeronave; w: significância da aeronave; l: atraso imposto à aeronave, em minutos; k: custo do atraso; S: slot alocado para a aeronave; O fator B foi incluído na modelagem devido à exigência de uma separação mínima entre as decolagens, motivada pelo surgimento de uma esteira de turbulência quando da movimentação das aeronaves. Ainda, pressupõe-se que o consumo de combustível é mais elevado em aeronaves de maior porte, o que acarreta um alto custo no caso de uma situação AHP (Airborne Holding Problem). As aeronaves utilizadas no transporte de passageiros são utilizadas de maneira contínua, sendo que o aeroporto de origem para um voo F i é exatamente o aeroporto de destino de um voo executado pela mesma aeronave encerrado momentos antes. Logo, se uma aeronave atrasa, os próximos voos operados por ela também vão atrasar. Esta é a importância do fator D, que delimita uma janela máxima aceitável para o atraso do voo F i. A eq. 4 determina a significância de uma aeronave em termos de sua lotação e seu porte. Nela, o fator α é utilizado apenas para atribuir um aspecto quantitativo ao porte da aeronave. Uma aeronave apresentando estas características mais elevadas é considerada mais significativa para o cenário, pois possui um maior custo operacional associado. Este índice de significância é utilizado para o cálculo do custo ponderado do atraso individual, calculado pela eq. 5. Negociação de slots w = α B + p (4) k l w D = (5) A negociação entre as aeronaves deve ser implementada de maneira colaborativa, com o objetivo de minimização do custo global dos atrasos, porém com o menor atraso individual possível. Para tanto, uma aeronave pode adotar uma das seguintes ações durante a negociação: tentar capturar o slot seguinte, ganhando uma posição na fila; ceder seu slot para outra aeronave, perdendo uma posição na fila; permanecer em seu slot Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1093 de

6 A Fig. 1 exemplifica um caso de conflito de interesses. Nesta situação, é forçada uma negociação e o agente recebe uma utilidade. Esta utilidade não é diretamente utilizada como atributo de prioridade no sequenciamento, mas é útil para as eventuais negociações futuras. Ainda, os atributos da aeronave serão normalizados a fim de se obter um gradiente de impaciência u i para a aeronave F i, que será um indicativo de quão urgente é a conclusão da negociação para esta aeronave. Figura 1: Competição entre duas aeronaves pela alocação de um slot aeronaves a cada instante e sugerirá ações a serem tomadas para a manutenção do fluxo eficiente das decolagens. Espera-se que a metodologia CoDMAN, a ser desenvolvida a partir do presente trabalho, seja parte integrante de tal sistema, agregando a este a funcionalidade colaborativa ainda não presente nos atuais sistemas de gerenciamento utilizados pelos órgãos de controle brasileiros. Para tanto, faz-se necessária a implementação de um subsistema para fins de validação metodológica. Este subsistema validador será denominado simplesmente Sistema CoDMAN. Naturalmente, a implementação do sistema CoDMAN deverá obedecer a regulamentação vigente estabelecida pelo órgão central de gerenciamento da navegação aérea brasileira (CGNA), ou seja, a metodologia desenvolvida não poderá considerar como válido nenhum resultado que viole as normas de segurança do tráfego aéreo. Ainda, o CoDMAN contemplará exatamente as fases de execução do voo consideradas no sistema SiGePA, conforme exposto na Fig. 2. A importância negociação é dar às aeronaves uma oportunidade de ajustarem seus slots de partida tendo como cerne os seus interesses individuais, ou seja, busca-se de maneira egoísta a melhor posição possível na fila de decolagens. Seus interesses serão submetidos ao crivo do aeroporto, que validará ou não a oferta. A proposição de ofertas consistirá na sugestão de uma das ações possíveis, determinada com base na configuração atualizada dos parâmetros da aeronave. O relaxamento das ofertas é incrementado a cada iteração, considerando-se o gradiente de impaciência da aeronave proponente. Isto faz com que a aeronave seja mais agressiva ou mais retraída nas ofertas subsequentes. Como este é um jogo de informação perfeita, o próprio conhecimento a respeito dos demais agentes pode vir a tornar a aeronave uma entidade mais cooperativa, ao reconhecer que certos agentes são mais prioritários, dado o sucesso na comparação dos parâmetros de ambos. Se a oferta de uma aeronave for considerada inválida, ela automaticamente perde a negociação, sendo acatada a última oferta válida da aeronave oponente. Caso contrário, eventualmente a negociação entre as duas aeronaves não culminará num acordo e, portanto, a entidade representativa do aeroporto irá impor a decisão mais interessante para o cenário global. Vale ressaltar que a prioridade é dada aos pousos das aeronaves (por motivos de custo e segurança) e, portanto, esta propriedade terá forte influência na decisão. O SISTEMA DE GERENCIAMENTO COLABORATIVO DE PARTIDAS O objetivo do sistema proposto é a disponibilização de uma ferramenta para o acompanhamento em tempo real e apoio à decisão tática sobre a utilização dos recursos em solo (portões - gates, pátios, equipamentos de movimentação) e das pistas de pouso e decolagem nos aeroportos. A partir da integração de informações do andamento dos voos, situação das aeronaves no solo, condições meteorológicas e condições de operação das pistas de pouso e decolagem, o sistema buscará a sequência ótima de operações das Figura 2: Cenário de operação do sistema CoDMAN O sistema deve ser capaz de conhecer os atributos de operação das aeronaves. Isto pressupõe uma interface com os sistemas de obtenção de dados utilizados pelos Centros de Controle de Área e pela torre de controle. De fato, o Sistema de Tratamento e Visualização de Dados (STVD) executa este papel ao prover para o controlador as informações sobre as aeronaves, intenções de voo, informações meteorológicas etc. Para o desenvolvimento do CoDMAN, o acesso a este sistema será simulado por meio de uma base de dados estática que contém os dados a serem tratados, sendo eles: slots de chegada e partida determinados pelo Gerenciamento de Fluxo para os aeroportos coordenados; status de cada aeronave presente na TMA ou em processo de taxiamento, como posição, velocidade corrente e movimentação; planos de voo das aeronaves no pátio; posição e estimados de chegada das aeronaves em aproximação. Apesar de fornecer soluções calculadas como ótimas, o sistema não deverá de modo nenhum atuar de maneira independente da experiência do controlador, que decidirá se a solução apresentada será aplicada ou não, sendo possíveis alterações no sequenciamento sugerido. Isto deve ser feito para que sejam respeitadas as premissas do sistema SiGePA, que garantem que ao controlador será inclusive permitido editar os parâmetros operacionais de sequenciamento, como por exemplo a frequência de planejamento, o tempo de separação, capacidades de pouso e decolagem e reposicionamento das aeronaves na fila, ou até mesmo o congelamento de determinados voos Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1094 de

7 PLANO DE TRABALHO O sistema CoDMAN atualmente está na fase de desenvolvimento. Espera-se o mesmo seja concluído em meados do último trimestre do ano de O protótipo é desenvolvido com o uso da linguagem C++, considerada uma importante linguagem na programação orientada a objetos, fundamental para esta implementação. O ambiente de desenvolvimento utiliza as instalações do Laboratório de Pesquisa em Transporte Aéreo da Universidade de Brasília, ou simplesmente TransLab, com suporte da FINEP. Os trabalhos serão conduzidos observando-se as seguintes estratégias de desenvolvimento: Coleta de dados em campo, por meio de visitas aos órgãos gestores de tráfego aéreo no Brasil (CGNA e CINDACTA I). Espera-se que sejam disponibilizados dados inerentes à movimentação das aeronaves dentro do espaço aéreo objetivo da pesquisa; Modelagem dos cenários a serem estudados, que será realizada em concordância com os fundamentos do SiGePA; Estudo de caso, onde os conceitos estudados serão verificados através da modelagem de cenários reais e da simulação dos cenários previstos para os próximos anos, com ajustes manuais dos parâmetros de demanda e capacidade dos aeroportos estudados. Para que o sistema desenvolvido possa ser validado após a simulação, é necessário estabelecer metas de qualidade, avaliadas segundos os critérios de usabilidade, segurança, desempenho, escalabilidade e testabilidade. CONSIDERAÇÕES FINAIS Esta proposta aborda de maneira inovadora o problema da alocação de slots para decolagens. O estudo ainda se encontra na fase de pesquisa e desenvolvimento, desejandose a integração futura com o sistema SiGePA, a ser desenvolvido pela Fundação Atech e implantado nos aeroportos coordenados brasileiros nos próximos anos. O CoDMAN é, portanto, a ferramenta que agrega ao SiGePa a funcionalidade de gerenciamento colaborativo de partidas. O SiGePa se fundamenta nos conceitos de decisão colaborativa, sendo dotado de um framework de suporte à integração aos sistemas já existentes, como por exemplo, o Sistema de Tratamento e Visualização de Dados (STVD). A partir das informações do STVD, condições meteorológicas e condições operacionais da pista, o sistema deverá ser capaz de sugerir aos controladores as ações a serem tomadas para a manutenção do fluxo ótimo de partidas. AGRADECIMENTOS Os idealizadores da proposta CoDMAN agradecem o apoio das instituições CNPq, FINEP e Fundação Atech, que já têm disponibilizado recursos para o desenvolvimento e colaboradores para reuniões de consultoria, quando necessárias. Cabe também o agradecimento à Força Aérea Brasileira, que se dispôs a fornecer os dados e informações necessárias para as simulações. REFERÊNCIAS A.M.F. Crespo, C.V. Aquino, B.B. Souza, L.Weigang, A. C.M.A. Melo e D.P. Alves - Sistema distribuído de apoio à decisão aplicado ao gerenciamento tático do fluxo de tráfego: Caso CINDACTA I. VI Simpósio de Transporte Aéreo, Universidade de Maringá - PR, p , A.M.F. Crespo - Módulo de avaliação e apoio à decisão: uma aplicação de aprendizagem por reforço no gerenciamento tático do fluxo de tráfego aéreo. Tese de Mestrado, Universidade de Brasília - DF, C. A. Holt, A. E. Roth - The Nash equilibrium: A perspective. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States, 101(12): , C.R.F. Almeida, A.F. Leite, L.Weigang, A.C.M.A. Melo, A.M.F. Crespo e A.P. Timoszczuk - Network flow algorithms applied to air traffic management. Journal of the Brazilian Air Transportation Research Society, v. 4, p. 9-26, D. Bertsimas e S. Gupta - Fairness in air traffic flow management. INFORMS Meeting, San Diego - CA, USA, European Organisation for the Safety of Air Navigation. DMAN Prototype - Description of DMAN in the A-CDM context, Volume 0.4. Eurocontrol, J.F. Nash - Equilibrium points in n-person games. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States, 36:48 49, L. Weigang, M.V.P. Dib, D.P. Alves e A.M.F. Crespo - Intelligent computing methods in Air Traffic Flow Management. Transportation Research. Part C, Emerging Technologies, v. 18, p , M. Yildiz - Nash meets Rubinstein in final-offer arbitration. Massachusetts Institute of Technology (MIT), Economics Department, R. Hoffman, W. Hall, M. Ball, A. Odoni e M. Wambsganss - Collaborative Decision Making in Air Traffic Flow Management. NEXTOR Research Report, RR-99-2, UC Berkeley, T.L. Turocy, B. von Stengel - Game Theory - Número 5. Computational, Discrete and Applicable Mathematics - CDAM Research Report LSECDAM , V.F. Ribeiro, W. Ribeiro, L.Weigang, A.C. Arruda Jr., A.M.F. Crespo e A.P. Timoszczuk - Previsão de cenário para o controle de tráfego aéreo do CINDACTA I. VII Simpósio de Transporte Aéreo da SBTA, Rio de Janeiro - RJ, V. Vaze, C. Barnhart - A multi-stakeholder evaluation of strategic slot allocation schemes under airline frequency competition. 9th USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar, Anais do 5º Simpósio de Segurança de Voo (SSV 2012) Direitos Reservados - Página 1095 de