Esta pesquisa trata o Problema de Programação de Tripulantes (PPT), presente no planejamento operacional das empresas aéreas. O principal objetivo do PPT é atribuir o conjunto de tripulantes requeridos para a operação dos voos de uma malha aérea de maneira a minimizar o custo total da tripulação, levando em conta a legislação pertinente e a satisfação dos tripulantes. O PPT é normalmente dividido na literatura em dois subproblemas independentes, modelados e resolvidos sequencialmente: Problema de Determinação de Viagens (PDV) e Problema de Atribuição de Escalas (PAE). Esta decomposição não incorpora os atributos (disponibilidade, qualificação, senioridade e preferências individuais) dos tripulantes de forma global, o que não permite uma estimativa real de custo e afeta a qualidade da solução final. O estado da arte envolve a solução integrada do PPT, eliminando a necessidade de se resolver inicialmente o PDV e permitindo a obtenção de uma solução mais realista. O PPT, no entanto, é de natureza combinatória. Assim sendo, esta pesquisa propõe e explora modelos baseados em programação linear inteira e em heurísticas para a solução integrada do PPT. Essas heurísticas incorporam fundamentos da meta-heurística GRASP, da heurística de economias de Clarke e Wright e da heurística day-by-day. Os modelos foram testados com sucesso para a solução de instâncias baseadas na malha real de três empresas aéreas brasileiras.

This doctoral research treats the Crew Scheduling Problem (CSP), as part of the airlines operational planning. The CSP consists of optimally assigning the required crew members to planned flights, in such a way that it minimizes the total cost of the aircrew, taking into consideration the proper legislation and the satisfaction of the crew members. The CSP is usually divided into two independent subproblems, modeled and solved sequentially: Crew Pairing Problem (CPP) and Crew Rostering Problem (CRP). This decomposition does not incorporate all the crew members attributes (availability, qualification, seniority and individual preferences), which does not lead to a real cost estimate and affects the quality of the final solution. The state of the art involves the integrated solution of CSP, without solving the CPP at first and providing a more realistic solution. The CSP, however, has a combinatorial nature. This research proposes and explores models based on integer linear programming and on heuristics to solve the CSP in an integrated way. These heuristics incorporate GRASP metaheuristic, Clarke and Wright savings heuristic and day-by-day heuristic. The models were successfully tested to solve instances related to the networks of three Brazilian airlines.