INTEGRAÇÃO DO PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO COLABORATIVA PARA OS AEROPORTOS NO BRASIL

Transcrição

1 INTEGRAÇÃO DO PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO COLABORATIVA PARA OS AEROPORTOS NO BRASIL Leonardo L. B. V. Cruciol, Lucília Pereira de Oliveira, Li Weigang TransLab, Universidade de Brasília - UnB, Brasília-DF, CEP: {leocruciol, lucilia.p.oliveira}@gmail.com, weigang@cic.unb.br Cláudio Jorge Pinto Alves Divisão de Engenharia Civil, Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA São José dos Campos - São Paulo, CEP: , claudioj@ita.br Felix Mora-Camino École Nationale de l'aviation Civile ENAC, Toulouse, France 7 Avenue Édouard Belin, 31055, felix.mora@enac.fr ABSTRACT The advent of Information Technology (IT) has turned effective with the Collaborative Decision Making (CDM), allowing to handle efficiently the operations in large and complex organizations such as airports. The main idea is online communication of local decisions and relevant events for all partners involved at some points in the operation. This concept has been of interest for managing airport operations, leading in this field to Airport-CDM (A-CDM). Considering the implementation of SIRIUS ATM program in Brazil, the Center for Management of Air Navigation (CGNA) has adopted the CDM concept to manage the air traffic flow in airports. An important point is to integrate the participation of ATC units, airlines and airport operations managers in this framework. This factor encouraged the Brazilian research institutions to develop R&D activities in the field of A-CDM including the development of new advanced concepts, algorithms and IT systems to improve the overall management of aircraft traffic and transport operations in Brazilian airports. Thus, this paper presents an overview of research and collaborative procedures taken in the USA and Europe to support the model and integration processes for airports of Brazil. Keywords: Airport Collaborative Decision Making, Deferred Acceptance, Game Theory, Matching problem. 141

2 1. INTRODUÇÃO O aumento no crescimento do tráfego aéreo mundial durante as últimas décadas tem gerado um desafio permanente para as autoridades de aviação civil, companhias aéreas e aeroportos para fornecerem a capacidade necessária com padrões de qualidade e segurança aceitáveis. A Tomada de Decisão Colaborativa permite que através do Controle do Tráfego Aéreo sejam realizadas operações nas aeronaves, assistência em terra, operações no aeroporto e operações em rede, a fim de melhorar o processo de tomada de decisão e a eficiência do aeroporto. Além disso, é fundamental que sejam atendidas as questões de segurança e gerem uma maior efetividade nas operações no que se refere aos atrasos e congestionamento do tráfego das aeronaves. Grande parte dessas melhorias tanto operacionais como gerenciais seriam atingidas com a otimização dos recursos de infraestrutura dos aeroportos, redução dos custos e uma previsão mais concreta das ocorrências que poderiam afetar os horários dos voos. O Airport CDM (A-CDM) foi criado para estimular o compartilhamento de informações e, assim, serem tomadas decisões colaborativas para aumentar a eficiência do aeroporto e a utilização da melhor maneira da infraestrutura disponível. O compatilhamento de informação diz respeito não somente ao acesso, mas na disponibilização no momento adequado e com o detalhe necessário. Este artigo apresenta as rescentes pesquisas sobre métodos, frameworks e processos desenvolvidos para o desenho de sistemas eficientes em A-CDM, considerando os seguintes aspectos: modelo de entidades envolvidas e sua comunicação entre as unidades de controle de tráfego aéreo, companhias aéreas e o gerenciamento de cada aeroporto; métodos e algoritmos para o processo de decisão operacional como a Aceitação Deferida em CDM utilizando Teoria dos Jogos para alocação de slots; e frameworks para integração de diferentes módulos A-CDM para apresentar suas atividades e melhorar o desempenho das entidades envolvidas no aeroporto. O artigo está organizado da seguinte maneira, na seção 2 existe uma breve revisão das pesquisas e conceitos relacionados com a tomada de decisão colaborativa (CDM) nos EUA e na Europa. A seção 3 apresenta a revisão teórica em CDM. Na seção 4 é apresentada a prática internacional e na seção 5 as pesquisas realizadas neste tema no Brasil. Finalmente na seção 6 são apresentadas as perspectivas de desenvolvimento do A-CDM no Brasil. 2. O CDM E A OPERAÇÃO DO TRÁFEGO AÉREO O CDM - Collaborative Decision Making é definido como um grupo de aplicativos e práticas que visam melhorar as operações de voo mediante o crescente envolvimento dos operadores de aeronaves e dos aeroportos no processo de gerenciamento de tráfego aéreo (EUROCONTROL, 2012; Sato, 2004). Esse conjunto de práticas está ligado a melhoria dos processos de gerenciamento de fluxos de tráfego aéreo (ATFM), com o intuito de aprimorar o serviço através de informações completas, atualizadas e compartilhadas entre os parceiros envolvidos (Ribeiro e Weigang, 2013). Esse processo garantirá que os operadores do aeroporto recebam as informações necessárias para melhorar a gestão do aeroporto, considerando os voos que estão chegando e saindo do aeroporto. Frequentemente, uma situação de atraso poderá ser antecipada, pois se a informação é comunicada em tempo real, ações eficientes poderão ser tomadas, ocasionando a melhor utilização dos recursos disponíveis. Dentre alguns dos demais benefícios com o uso do CDM, a redução dos custos operacionais devido ao congestionamento na fila de taxiamento, redução da emissão de poluentes e melhoria da qualidade na prestação de serviços aos passageiros. 142

3 2.1. Airport-CDM na Europa Por muitos anos até hoje, a questão dos atrasos dos voos é uma das mais importantes no setor de transporte aéreo. Em 2007, 19% de todos os voos na Europa decolaram atrasados em mais de 15 minutos (Fricke e Schultz, 2009). Estes atrasos recorrentes resultam em uma baixa qualidade do serviço para os passageiros, além do impacto para as companhias aéreas e aeroportos com a perda de eficiência e, consequentemente, com a degradação do Sistema de Transporte Aéreo (ATS). A Tomada de Decisão Colaborativa para os Aeroportos (A-CDM) é um conceito formalizado recentemente, o qual cria uma base comum para diferentes componentes de gerenciamento do ATS (EUROCONTROL, 2003). Este conceito é baseado na melhoria da comunicação entre os diferentes atores do aeroporto, como o órgão de controle de tráfego aéreo (ATC), os gestores do aeroporto e as companhias aéreas. Entretanto, esta abordagem CDM não foi plenamente integrada às atividades em torno das aeronaves e o gerenciamento de solo, mesmo considerando sua grande importância para aumentar ou manter a fluidez do tráfego das aeronaves no aeroporto. A Figura 1 apresenta a visão do compartilhamento de informações nos aeroportos da Europa que utilizam o CDM. Todo o espectro operacional do CDM no contexto aeroportuário é dividido em quatro níveis de aplicação, desde a implementação inicial, a qual está focada no compartilhamento básico de informações, até a implementação mais sofisticada, onde a consciência do cenário é estendida a parceiros de outros aeródromos. Cada nível de aplicação agrega ao cenário um benefício incremental. Naturalmente, o último nível somente é possível com a completa maturidade do processo como um todo (EUROCONTROL, 2003). Os quatro níveis da aplicação do A-CDM são definidos da seguinte forma: Nível básico: O nível primordial do CDM tem como objetivo o estabelecimento de uma consciência global do cenário aeroportuário. Isto aumenta a previsibilidade da malha aérea, o que torna mais eficiente o planejamento sistêmico nos níveis prétático e tático. As principais tarefas executadas pelos parceiros envolvidos são justamente o compartilhamento de informações e a monitoração dos marcos de controle. Figura 1: Compartilhamento de informações nos aeroportos da Europa que utilizam o CDM (EUROCONTROL, 2012) Segundo nível: Tem seu foco no aumento da pontualidade das operações por meio da incorporação de certa flexibilidade ao cenário. Esta flexibilidade é possível através da atualização constante dos dados, da monitoração do tráfego aéreo e da utilização dos recursos do aeródromo. O envolvimento dos órgãos de controle de fluxo é essencial nesta etapa, sendo que a troca de mensagens entre o aeródromo e os órgãos de controle de fluxo é feita de maneira bidirecional: enquanto a torre tem a responsabilidade de enviar ao órgão ATC as informações de intenção de partidas, este órgão é responsável por prover os horários estimados de aterrissagem das aeronaves em voo. Ressalta-se também a importância do cálculo do tempo de taxiamento da aeronave, o que efetivamente reflete a eficiência da utilização dos recursos de solo. Este cálculo deve ser realista, levando em conta a utilização das 143

4 pistas, o tipo da aeronave, o congestionamento de tráfego, dentre outros. O resultado é relevante para a avaliação do progresso da aeronave, o que permite o cálculo acurado do ETOT - Estimate Take-Off Time. Terceiro nível: Tem como objetivo aumentar a flexibilidade operacional do aeródromo através da otimização da utilização dos recursos. Neste momento, é importante que seja estabelecido um mecanismo de recuperação de situações adversas. A eventual diminuição da capacidade aeroportuária deve ser gerenciada de maneira colaborativa, uma vez que a fila colaborativa de decolagens torna flexível a distribuição de slots com base nas preferências dos parceiros. A aplicação de CDM em condições adversas conta com o gerenciamento colaborativo da capacidade quando a mesma estiver reduzida. A principal tarefa desempenhada nesta etapa é a avaliação preditiva das nãoconformidades, com o subsequente acionamento dos programas de recuperação. Esta aplicação define estratégias sistemáticas de recuperação, a fim de que as condições normais de operação sejam reestabelecidas mais rapidamente. Neste ponto se observa a nítida vantagem da aplicação do A-CDM com relação aos procedimentos ad hoc, colocados em prática somente após a ocorrência dos eventos impactantes. Nível avançado: O quarto nível das aplicações CDM é uma evolução dos procedimentos já adotados. As tecnologias de transmissão de dados e a monitoração via radar ou satélite, por exemplo GPS, devem ser largamente utilizadas nos mecanismos de comunicação e acompanhamento. De fato, estas tecnologias são cruciais para o A-CDM avançado, uma vez que todos os parceiros interessados devem possuir conhecimento do cenário a nível global e receber atualizações em tempo real. Os órgãos de controle, operadores de linhas aéreas e outros aeroportos passam a compor este grupo de parceiros. Neste ponto o processo está no auge do amadurecimento e toda a tecnologia já está implantada. O pilar principal do CDM é a interação entre os agentes, os quais, neste contexto, são as aeronaves, as companhias aéreas e os órgãos de controle. A abordagem colaborativa nesta modelagem é embasada na alocação justa de slots, onde dois algoritmos principais são frequentemente utilizados para fornecer o adequado suporte à decisão, sendo eles: Ration-By-Schedule, que busca garantir o menor número de alterações na sequência inicial de partidas; e o Compression, que busca o aproveitamento de slots desalocados por motivo de cancelamento de voos. O EUROCONTROL, órgão de controle do espaço aéreo da União Europeia, utilizou os elementos conceituais do sequenciamento de partidas A-CDM para implementar o DMAN - Departure Manager, que é o sistema atualmente em atividade no gerenciamento de partidas nos aeroportos da Europa. O principal objetivo do DMAN é auxiliar o controle de aeródromo a estabelecer uma sequência ótima de partidas com o balanceamento da demanda versus capacidade (EUROCONTROL, 2010). Este sistema de planejamento visa aperfeiçoar o fluxo de partidas em um ou mais aeroportos através dos cálculos de meta de tempo de decolagem (TTOT) e meta de tempo de aprovação da inicialização (TSAT) para cada voo. Os TSATs devem definir uma fila eficiente de decolagens na pista, enquanto que os TTOTs podem ser efetivamente utilizados em outras instâncias do controle do espaço aéreo. O acordo negociado entre os órgãos ATC e as companhias aéreas é mantido estável, mas o DMAN executa os ajustes necessários conforme a ocorrência dos eventos reais. Estes ajustes podem excepcionalmente alterar os horários TSAT 144

5 previamente estabelecidos, objetivando aumentar a flexibilidade da infraestrutura, a pontualidade dos voos e a eficiência do trabalho em solo. Resultados satisfatórios foram obtidos com a implantação das técnicas CDM no gerenciamento de partidas. A taxa de voos iniciados no horário previsto aumentou em aproximadamente 30% após a utilização do DMAN-CDM (EUROCONTROL, 2003) Surface-CDM nos EUA O conceito CDM nos Estados Unidos adota os mesmos princípios da Europa, entretanto existem algumas significantes diferenças na execução das tarefas dos operadores de voo, as quais incluem permissão para acesso às posições de parada do aeroporto e controle na área de rampa. Além disso, não há a disponibilização de algumas informações sobre os voos e existe a necessidade de um controle maior da estrutura para um ambiente dinâmico. A gestão das operações aeroportuárias de superfície proporciona o conhecimento compartilhado da situação e do controle do tempo de táxi, através do uso de filas virtuais, o que se tornou um importante componente de gestão do tráfego aéreo e desenvolvimento de pesquisa nos Estados Unidos. Um desafio para o CDM nos EUA é o congestionamento do espaço aéreo com múltiplos aeroportos e conflitos no espaço aéreo. Existe uma demanda muito grande de aviões e ao ocorrer atrasos nos voos, esses aviões esperam em uma fila até receberem a autorização da decolagem, podendo até mesmo nem chegar a decolar. A Figura 2 apresenta os voos planejados, na linha vermelha pontilhada, e os voos realizados, na linha preta, do Aeroporto JFK de Nova York em Figura 2: Diferença entre voos planejados e realizados em 2009 no Aeroporto JFK (GOLDMAN, 2013) Observa-se uma grande discrepância, o que apontaria uma grave falha em relação à previsibilidade dos voos, afetando diretamente os passageiros que aguardam seus voos no tempo correto. Em 2010, foram estabelecidos alguns objetivos para diminuir os atrasos e melhorar a experiência dos passageiros. Para que isso acontecesse às soluções passaram a gerenciar a demanda pela capacidade, a vigilância da superfície do aeroporto e a coordenação do Controle de Tráfego Aéreo, que são os elementos básicos do conceito CDM, o qual foi chamado de Surface-CDM (S-CDM). A mesma análise realizada em 2009 foi feita em 2012 e obteve os seguintes resultados apresentados na Figura 3. Figura 3: Comparação entre voos planejados e realizados em 2009 e 2012 no Aeroporto JFK (GOLDMAN, 2013) A empresa Saab Sensis realizou adequações da plataforma CDM, aplicada no aeroporto John F. Kennedy International (JFK), para melhorar as operações de previsão e de superfície. As melhorias incluídas no sistema Aerobahn Airport Surface 145

6 Management, incluem chamadas específicas para o horário de taxiamento, melhorando o sequenciamento e a redução de consumo de combustível e emissões de poluentes. Foi adicionada também uma ferramenta de resumo de atrasos e gerenciamento de respostas às solicitações de ajustes, na plataforma, para melhorias na previsão de decolagens. 3. REVISÃO TÉORICA EM CDM Nos últimos anos, a crescente demanda mundial pelo uso de aeronaves como meio de transporte aumentou consideravelmente a complexidade do gerenciamento de tráfego no cenário aéreo (Ball et al., 2005). Essa situação impõe novos desafios de integração enfrentados por vários intervenientes, como agentes de regulação do setor, companhias administradoras dos aeroportos, gerentes de tráfego, tripulação de voo, passageiros, fabricantes de sistemas aeronáuticos, entre outros (Norin, 2008). Alguns processos, como os que envolvem definir atrasos para aeronaves em solo com o objetivo de reduzir congestionamentos em locais específicos do cenário aéreo são realizados através de programas de espera em solo. Este processo, sedimentado sobre as bases dos conceitos da tomada de decisão colaborativa, cria a necessidade de realocação das aeronaves no cronograma de slots originalmente definido para as pistas dos aeroportos afetados. Apesar da simplicidade, o modelo atual baseado no conceito CDM clássico prevê a participação de um número limitado de agentes no processo de tomada de decisão (Butler, 1998). Neste contexto, a teoria de matching permite a modelagem de mercados onde o resultado satisfatório na disputa por recursos pode ser alcançado de forma a levar em conta as preferências de todos os participantes daquele mercado (Sönmez e Ünver, 2011). Independente da área de aplicação, um mercado pode ser modelado de forma a obter resultados segundo as preferências de alunos, escolas, médicos, hospitais, pacientes, passageiros, companhias aéreas, aeroportos, dentre outros. Além disso, o avanço nas técnicas de definição de restrições em mercados de doação de órgãos possibilita o correto tratamento de uma ampla variedade de características em cenários semelhantes (Roth, 2002). Em situações onde a alteração da ordem de partidas e chegadas de voos em um aeroporto é necessária, esta modelagem também permite a utilização de conceitos clássicos como equilíbrio de Nash e Paretoeficiente, levando os jogadores a buscarem resultados ótimos globais em um sistema complexo (Nash, 1950). Em cenários complexos do gerenciamento de tráfego aéreo, matemáticos, economistas, engenheiros, cientistas da computação e pesquisadores de diversas áreas desenvolveram técnicas de inteligência artificial, sistemas multiagentes, modelos baseados em teoria dos jogos, dentre outros, para serem aplicados em domínios que envolvem problemas de coordenação e competição por recursos (Dib, 2007; Balakrishnan, 2007; Wolfe et al., 2009; Agogino e Tumer, 2009; Schummer e Vohra, 2013). Entretanto, a maioria dos trabalhos que trata de problemas do programa de espera em solo leva em conta apenas os interesses dos órgãos de controle de tráfego (ATC) e as companhias aéreas. Logo, até o momento, não foram encontradas pesquisas que possibilitem o envolvimento de novas classes de participantes do modelo CDM em um processo de espera em solo. A limitação destes trabalhos ao cenário clássico conduz, possivelmente, a um nível de satisfação limitado, onde estratégias que poderiam tratar da fluência de aeronaves nos pátios dos aeroportos, da otimização de custos e atrasos em pontos específicos ou no sistema como um todo; da importância diferenciada para passageiros em voos internacionais ou com escala; dentre outras, não são levadas em conta no processo de tomada de decisão. Como a maioria dos esforços existentes em ATFM foca na fluência e na segurança do tráfego aéreo, as companhias aéreas não participam do processo de tomada de decisão, o que acarreta na distribuição desigual dos 146

7 impactos das medidas restritivas entre as companhias aéreas envolvidas. Esta distribuição desigual de atrasos é conceituada como o problema da equidade (Bertsimas and Gupta, 2009). No trabalho de Bertsimas e Gupta (2009), foi utilizada uma base composta por dados provenientes dos 55 maiores aeroportos dos Estados Unidos durante um período de seis dias, divididos nas temporadas de verão nos anos 2004 a Foram apresentados os resultados iniciais de uma pesquisa de ordenação de decolagem de aeronaves, abordando conceitos de equidade com modelos de programação inteira, tendo em vista três principais paradigmas na implementação: Ration by Schedule, distribuição uniforme de atrasos por aeronave para cada companhia aérea e controle de inversão de pares. É consenso entre as operadoras de linhas aéreas que o conceito de equidade é o estabelecimento de uma programação que garanta que os voos cheguem ao destino na ordem prevista pelos planos de voo, o que é precisamente a definição de Ration by Schedule apresentada. 4. O CDM NA PRÁTICA O Ground Delay Program (GDP) que pode ser resumido em medidas restritivas, realiza procedimentos caracterizados pela redução da capacidade de operação de um ou mais aeroportos (Airport Arrival Rate AAR), fazendo com que alguns voos afetados sejam atrasados com segurança, enquanto estão no solo nos aeroportos de origem (Butler, 1998). Após a definição de um novo valor de capacidade AAR, a quantidade de aeronaves que irão operar naquele local também é reduzida, impactando na definição de um novo cronograma de voos. Essa tarefa é, normalmente, realizada pelo algoritmo Ration-By-Schedule (RBS), que trata da redistribuição dos slots para a nova quantidade de aeronaves que podem operar por hora no aeroporto. Segundo Butler (1998), esse processo foi construído através de um conceito fundamental no paradigma da tomada de decisão colaborativa: o conceito de propriedade. Esse conceito indica que em um GDP ideal, uma dada companhia aérea deve receber uma porcentagem de slots igual à porcentagem que ela tinha no cronograma original de voos (Official Airline Guide - OAG). Logo, o algoritmo RBS cria uma nova lista de slots com horários revisados, alocando os voos do antigo cronograma na nova lista, preservando a ordem original de chegada definida para cada aeronave. É importante notar que o efeito dos atrasos sobre as aeronaves é cumulativo, podendo gerar atrasos de horas para alguns voos (Vossen e Ball, 2006). Esta situação pode levar a cancelamentos de voos. Portanto, após a definição de uma nova lista de alocações, as companhias aéreas tem a oportunidade de analisarem o resultado informado pelo algoritmo e tomarem decisões visando mitigar os efeitos adversos de um GDP para suas operações, através de uma nova etapa de substituições e cancelamentos. Segundo o conceito de propriedade instituído pelo CDM, as companhias aéreas possuem um total controle sobre seus slots, sem invadir as alocações das outras companhias configuradas como concorrentes ou não. Esta fase preserva os interesses das companhias aéreas, possibilitando a priorização estratégica de seus voos, onde estas passam a ter o incentivo necessário para fornecer informações precisas sobre seus voos, quanto às substituições desejadas (Butler, 1998). O incentivo para informar atrasos e cancelamentos ainda é um assunto discutido na literatura (Balakrishnan, 2007) e relativamente em aberto. Entretanto, após os procedimentos envolvendo cancelamentos de voos, alguns slots do novo cronograma criado pelo algoritmo RBS poderão ficar vazios, o que representa uma certa ineficiência operacional em relação à capacidade disponível. Para tratar este problema, foi criado um algoritmo que comprime os slots vazios de forma a preenchê-los de acordo com regras pré- 147

8 estabelecidas entre os órgãos de controle de tráfego (ATC) e as companhias aéreas. O algoritmo Compression é executado na terceira etapa do programa de espera em solo (GDP). De forma resumida, o funcionamento básico do algoritmo é o seguinte: quando um slot é deixado vazio, o Compression tenta alocar a ele outro voo da companhia aérea proprietária daquele slot. Se ele encontrar um voo elegível, respeitando-se as restrições de horário, ele reserva o slot vazio ao voo. Mas se não existirem voos disponíveis, então o algoritmo buscará um voo possível pertencente à outra companhia aérea. Caso um voo elegível seja encontrado, ele realiza a troca do voo entre os slots das companhias aéreas, trocando também sua propriedade, mas se não encontrar, irá declarar o slot como inutilizado (Hoffman, 1997; Butler, 1998). Atualmente, a terceira etapa do GDP é foco de propostas de melhorias na comunidade científica. Alguns autores mostraram que o algoritmo Compression não consegue garantir o conceito de direitos de propriedade de slots para as companhias aéreas; que os mecanismos existentes ainda não são imunes à manipulação quanto à omissão ou atraso no envio de informações sobre cancelamentos, possibilitando a retenção de slots de pouso que as companhias aéreas não podem usar; e que o algoritmo nem sempre obtém resultados estáveis de alocação, porém esta abordagem já propõe uma solução não só factível como aceitável pelas empresas aéreas (Balakrishnan, 2007; Schummer e Vohra, 2013; Ribeiro e Weigang, 2013; Arruda Jr. et al., 2014). 5. AS PESQUISAS SOBRE O A-CDM NO BRASIL Os aeroportos brasileiros suportam uma taxa de voos atrasados que pode chegar a uma média de 6% por dia e até mesmo triplicar quando ocorrem situações meteorológicas adversas (Ferreira e Pessoa, 2013). Por consequência, as aeronaves passam um tempo considerável, em uma fila, esperando autorização para decolagem e liberação de pista. Deve ser considerado que ao esperar na fila, os aviões permanecem com os motores ligados o que acarreta em poluição do meio ambiente e quando não recebem a autorização para decolar ou atrasam bastante, todos os envolvidos são prejudicados, os passageiros perdem tempo e dinheiro, os aeroportos perdem voos e as companhias aéreas desperdiçam combustível e perdem a credibilidade com os passageiros. O gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo no Brasil é realizado de forma manual pelos controladores de voo através das experiências deles em relação à organização do espaço aéreo, o sequenciamento dos voos que irão decolar e pela negociação com as empresas de transporte aéreo à respeito do posicionamento das aeronaves. A atividade de sequenciamento no Brasil é realizada de forma empírica pelos controladores de voo, os quais devem negociar com as empresas de transporte aéreo o posicionamento das aeronaves sem um critério claro, o que pode acarretar em mais problemas para o controlador resolver, que já precisa lidar com outras situações complexas de tráfego. O Aeroporto Internacional de Brasília (SBBR) é o terceiro aeroporto mais movimentado do Brasil, em termos de passageiros e aeronaves, ficando atrás apenas do Aeroporto de Congonhas e do Aeroporto de Guarulhos. Com as obras que foram realizadas em 2013, é previsto que ele ultrapasse o Aeroporto de Congonhas neste ranking. São mais de 16 milhões de passageiros por ano e possui uma capacidade de até 40 aeronaves comerciais no pátio. O aeroporto SBBR não utiliza o método de alocação de slots e nem outra técnica para sequenciar a partida de aeronaves. Os horários de partida são baseados no Horário de Transporte - HOTRAN, este é o horário que a aeronave considera agendado para a partida, porém normalmente não é respeitado (ANAC, 2013). A falta de uma gerência de sequenciamento provoca uma desorganização e um baixo aproveitamento da pista. A pista é 148

9 um recurso escasso, assim, é necessário que ela seja aproveitada ao máximo. O HOTRAN é um documento aprovado e emitido pela Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC, a qual formaliza as concessões para a exploração de linhas aéreas, regulares internacionais e domésticas, de passageiros e/ou carga e da rede postal pelas empresas de transporte aéreo, com os respectivos horários, números de voos, frequências, tipos de aeronaves e oferta de assentos (ANAC, 2013). O HOTRAN informa o horário prédefinido de autorização de decolagem para a aeronave na pista a ser utilizada. Esta é atribuída, geralmente, de acordo com um esquema first-come, first-served. Cada voo tem um horário de chegada e partida previsto pelo HOTRAN, porém é muito comum este horário previsto não corresponder com a realidade já que frequentemente ocorrem atrasos, principalmente devido à chuva e outras condições meteorológicas. O Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA) controla, em tempo real, as chegadas e partidas, liberando a aeronave para pouso ou decolagem, dependendo das condições da pista. Na ocorrência de atraso, se a pista de decolagem/aterrissagem estiver livre, a primeira aeronave que realizar o pedido para utilizar a pista será atendida. Da mesma forma, se um voo for cancelado, qualquer outra aeronave pode realizar o pedido para utilizar a pista em seu lugar. Este procedimento possui a vantagem de ser simples e não exigir uma grande organização por parte dos controladores de voo, é de fácil implementação e, como foi visto no histórico da alocação de slots, foi uma das primeiras formas de se utilizar as pistas de decolagem e aterrissagem, porém a simplicidade nem sempre garante eficiência em termos de atrasos, uso de combustível, número de passageiros, dentre outros fatores. O TransLab da Universidade de Brasília elaborou um trabalho experimental (Ferreira e Pessoa, 2013; Ferreira et al., 2014) com CDM para o Aeroporto Internacional de Brasília, com o intuito de tratar o problema do gerenciamento de partidas em aeroportos, o qual foi baseado em gerenciamento colaborativo e sequenciamento, distribuição e alocação automática de slots. O objetivo deste trabalho foi propor uma solução utilizando algoritmos genéticos baseada em conceitos de Tomada de Decisão Colaborativa e dos algoritmos Ration by Schedule e Compression, sendo assim capaz de induzir a diminuição de atrasos nos aeroportos. Como solução, foi desenvolvido um protótipo em linguagem C, onde foram realizadas simulações utilizando planos de voos reais válidos do dia 20 de novembro de O protótipo gerou resultados relevantes, o sequenciamento permitiu reduzir os atrasos em até 34,85% em horário de pico, comprovando a efetividade do algoritmo. No entanto, dada a gradativa redução de capacidade nos aeroportos, nem sempre é possível obter uma solução sob o paradigma RBS. Isto significa que deve haver um número mínimo de inversão de pares de voos. Um par de aeronaves (f, g) é invisível se f e g possuem o mesmo aeroporto de destino e se o horário de chegada de g está entre o horário previsto de chegada de f e o horário de máximo atraso permitido para f. Se na solução resultante o voo g chega antes do voo f, conta-se uma reversa. Desta forma, é obtido um esquema onde são feitas trocas entre os horários dos voos de modo que o sistema como um todo não tenha impacto significativo, escalonando de maneira justa a ordem de chegada das aeronaves, via aplicação de medidas restritivas. Como resultado das simulações, foi introduzido um atraso 10% superior no cenário como um todo, com uma distribuição de atrasos considerada satisfatória, do ponto de vista das companhias aéreas. 6. PERSPECTIVAS PARA O A-CDM NO BRASIL Como foi visto, no contexto da rede de fluxo aéreo relacionando os aeroportos, existem três classes principais de entidades envolvidas, diretamente ou indiretamente, com a gerência do tráfego aéreo: o órgão de controle de tráfego, as companhias aéreas e o setor de gestão do aeroporto, os quais tomam 149

10 decisões que afetam os demais agentes do cenário onde se inserem. Esta utilidade social pode ser alcançada pelo cálculo de um fluxo satisfatório para as três categorias de agentes do contexto. A maioria das pesquisas realizadas tem tratado separadamente, os problemas de cada um dos três tipos de agentes do cenário de fluxo aéreo, contudo, pelo conhecimento até aqui adquirido, não foram encontradas pesquisas que modelem globalmente este cenário como um jogo parcialmente cooperativo, mas também parcialmente não cooperativo, onde as decisões individuais de cada jogador causam impactos positivos ou negativos para os demais jogadores do contexto. Com base nestes conceitos, é possível perceber a importância de se buscar soluções onde as entidades colaborem plenamente entre si para um desempenho satisfatório a nível global do sistema. As demais autoridades do cenário ATFM brasileiro já visualizam essa necessidade quanto à tomada de decisões colaborativas entre as três principais classes de entidades do cenário aéreo (DECEA, 2013). É necessário considerar que esta nova abordagem deve se beneficiar da Navegação Aérea Baseada em Performance (PBN) que está em processo de implantação nos principais aeroportos brasileiros e representa um dos vários empreendimentos do programa SIRIUS Impulsionando o Desenvolvimento do ATM Nacional, da Força Aérea Brasileira, para reestruturação do controle do espaço aéreo nacional (DECEA, 2013). Assim, o PBN tem como objetivo principal o desenvolvimento da tecnologia necessária para a construção de Sistemas de Tomada de Decisão Colaborativa entre o órgão de controle de tráfego, a companhia aérea e o gestor do aeroporto (A-CDM Sis). Outro importante desafio no Brasil é a privatização da operação dos aeroportos de São Paulo e Brasília. Isso implicará que entidades públicas (controle de tráfego aéreo) e privadas (gerência aeroportuária) estabeleçam um procedimento integrado de tomada de decisão colaborativa (Trabelsi, 2013; Trabelsi et al., 2014). 7. REFERÊNCIAS AGOGINO, A. e TUMER, K. Learning indirect actions in complex domains: Action suggestions for air traffic control, Advances in Complex Systems (ACS), vol. 12, no. 4, pp ANAC, Agência Nacional de Aviação Civil, Horário de Transportes HOTRAN. Disponível em: < &ttcd_chave=39>. Acessado em Dez ARRUDA Jr., A. C.; WEIGANG, L. e NOGUEIRA, K. B. Enhancement of Airport Collaborative Decision Making through Applying Agent System with Matching Theory. Proc. of 8th Int. Workshop on Agents in Traffic and Transportation, ATT@AAMAS, Paris, BALAKRISHNAN, H. Techniques for Reallocating Airport Resources during Adverse Weather. In Proc. of the IEEE Conference on Decision and Control BALL, M.; DONOHUE, G. e HOFFMAN, K. Auctions for the safe, efficient and equitable allocation of airspace system resources. In Cramton, P., Y. Shoham and R. Steinberg, eds. Combinatorial Auctions, MIT Press, Cambridge, pp BERTSIMAS, D. e GUPTA, S. Fairness in air traffic flow management. INFORMS Meeting, San Diego - CA, USA, BUTLER, T. D. Optimization Model with Fairness Objective for Air Traffic Management. NEXTOR report, University of Maryland, College Park, Md., pp DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo, Programa SIRIUS. Disponível em: < Acessado em Dez DIB, M. V. P.; WEIGANG, L.; e MELO, A. C. M. A., 2007, Approach of Balancing of the Negotiation among Agents in Traffic Synchronization, Revista IEEE América Latina, 5: EUROCONTROL, Airport CDM Applications Guide. EUROCONTROL report EUROCONTROL, Airport CDM Implementation - The Manual for Collaborative Decision Making. EUROCONTROL report EUROCONTROL. Airport CDM Implementation - The Manual, EUROCONTROL report FERREIRA, D. M. e PESSOA, L. P. Utilização de algoritmo genético para gerenciamento de sequenciamento de táxi. Monografia apresentada como requisito parcial para conclusão do curso de Ciência da Computação, Universidade de Brasília - UNB, FERREIRA, D. M.; PESSOA, L. P.; Ribeiro, V. F. e Weigang, L. Genetic Algorithms and Game Theory for Airport Departure Decision Making: GeDMAN and CoDMAN. Proc. of 9th Int. Conf. on Knowledge Management in Organizations-KMO, Springer, Chile, FRICKE, H. e SCHULTZ, M. Delay impacts onto turnaround performance Optimal time buffering for minimizing delay propagation. Eighth USA/Europe Air Traffic Management Research and Development Seminar (ATM) GOLDMAN, R. A-CDM in New York KJFK Runway Construction and Impact on Operations. Advanced ATM Techniques Symposium and Workshops, ICAO Headquarters, Montréal, Canadá HOFFMAN, R.L. Integer Programming Models for Ground- Holding in Air Traffic Flow Management. Dissertation, PhD, Department ISR, NEXTOR NASH Jr, J. F. Equilibrium Points in n-person Games. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, pp

11 NORIN, A. Airport Logistics: Modeling and Optimizing the Turn-Around Process. Licentiate thesis, monograph, Department of Science and Technology, Linköping University, SE Norrköping, Sweden ODONI, A. R. The flow management problem in air traffic control. In Odoni, A. R., Bianco, L., e Szego, G. G., editors, Flow Control of Congested Networks, pp RIBEIRO, V. F. e WEIGANG, L., Collaborative decision Making with Games Theory for slot allocation and departure sequencing in airports. In Proceedings of the 2013 World Conference of Air Transport Research Society, Italy, ROTH, A. E. The Economist as Engineer: Game Theory, Experimentation and Computation as Tools for Design Economics. Vol. 70, No. 4, pp SATO, L. M. Projeto GIGA RNP: Prototipagem de Um Sistema de Apoio à Decisão Compartilhada para Infraestrutura Aeronáutica sobre Bases de Dados Paralelas e Distribuídas. São Paulo SCHUMMER, J. e VOHRA, R. V. Assignment of Arrival Slots. American Economic Journal: Microeconomics, 2013, vol. 5, issue 2, pp SÖNMEZ, T. e ÜNVER, M. U. Matching, Allocation, and Exchange of Discrete Resources. Handbook of Social Economics. Vol. 1A. The Netherlands, pp edited by Jess Benhabib, Alberto Bisin, and Matthew Jackson TRABELSI, S. F. A proposal organization to manage ground handling activities at airports, PhD thesis from Ecole Nationale de l'aviation Civile ENAC/França, TRABELSI, S. F.; MORA-CAMINO, F.; COSENZA, C. A. N. e WEIGANG, L. Integrated decision making for ground handling management, XVIII Congreso Panamericano de Ingeniería de Tránsito, Transporte y Logística, VOSSEN, T. e BALL, M. Optimization and mediated bartering models for ground delay programs. Naval Research Logistics, 53(1), pp WOLFE, S. R.; JARVIS, P. A.; ENOMOTO, F. Y.; SIERHUIS, M.; PUTTEN, B. e SHETH, K. S. A Multi- Agent Simulation of Collaborative Air Traffic Flow Management. Multi-Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering, Chapter 18, pp , Information Science Reference