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Título: ALLOCATION OF SKILLED WORKFORCE ON INSPECTION MISSIONS OF A REGULATORY AGENCY
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FLAVIO ARAUJO LIM-APO

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
SILVIA ARAUJO DOS REIS - Coorientador
Número do Conteúdo: 57358
Catalogação:  09/02/2022 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57358@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57358@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57358

Resumo:
Air transport activities must be inspected to ensure the adequacy of safety levels and operating procedures, in Brazil this activity is carried out by the National Civil Aviation Agency (ANAC). Several airports must be inspected and at each airport a different inspection may be required. The inspectors are located in ANAC centers in different states and it is important that the cost of this inspection activity is minimized, respecting the existing rules. In this sense, this master s thesis proposes two mathematical models for the allocation of qualified workforce to carry out inspection missions in the Brazilian territory. The objective is to define which employees will form in each inspection team, minimizing the cost of displacement of agents. The model proposed in this work is multi-period, for fortnightly operational planning, with the definition of the period that the activities must occur, of a team of multiskilled inspectors in inspection activities, multi-sources and multi-destinations. Modeling is done in LINGO and Julia using the JuMP package and the solvers Gurobi and CPLEX. Model 1 proposes a reformulation of articles in the literature and has a solution time between 2 and 25 times shorter. The second model takes into account aspects not considered so far in Model 1, in addition, given the amount of decision variables, it was used to solve the heuristic model based on the generation of columns with dynamic programming, proposed by the author, capable of reducing by up to 95 percent the amount of decision variables. The heuristic allowed obtaining an integer solution in instances that did not have a solution with the complete model.

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