Dissertação de Mestrado

A ascensão de conflitos e crises de início súbito revela uma lacuna crítica na logística humanitária: a ausência de ferramentas de planejamento dinâmico e multiperíodo para missões complexas de repatriação. Motivado pela necessidade estratégica de proteger cidadãos no exterior, este estudo propõe um modelo genérico de otimização matemática para gerar cronogramas operacionais viáveis, garantindo tanto a segurança dos indivíduos vulneráveis quanto a eficiência no uso de recursos escassos em resposta a grandes eventos internacionais. Objetivos: O objetivo principal é propor e validar o Problema de Agendamento de Repatriação Multiperíodo (MPRSP), uma formulação robusta de Programação Linear Inteira Mista (MILP), para gerar um cronograma otimizado de alocação de aeronaves e passageiros em um horizonte de múltiplos dias. O trabalho visa integrar restrições temporais e logísticas essenciais para aprimorar a eficácia operacional da repatriação em cenários de alta pressão, fornecendo rápido suporte gerencial. Método: O MPRSP foi desenvolvido estendendo o estático Problema de Agendamento de Repatriação (RSP), de período único. A formulação incorpora elementos dinâmicos de fluxo multiperíodo e uma série de restrições logísticas e operacionais que simulam as características exógenas do ambiente. Estas restrições incluem limitações de tempo de solo mínimo e restrições de capacidade máxima por grupo de prioridade, aumentando a aderência do modelo à realidade operacional. A função objetivo foi ajustada para equilibrar Urgência Humanitária (minimizando o estoque ponderado de fila) e Eficiência de Recursos (minimizando a atividade de voo). Este balanceamento reflete a complexidade do planejamento militar-humanitário e a necessidade de sustentabilidade orçamentária. Resultados: O MPRSP foi validado por meio de um exemplo numérico baseado em dados reais da Operação brasileira Voltando Em Paz (VeP-Op). A análise inicial do RSP confirmou o desafio de conciliar a priorização com o uso de recursos. O MPRSP gerou com sucesso um cronograma operacional viável para a missão multiperíodo, alcançando um Fator de Carga de Passageiros (PLF) geral de 92,0% em menos de um minuto de tempo computacional. Este desempenho não só confirma a viabilidade prática do modelo para crises agudas, mas também demonstra que é possível atingir alta eficiência de recursos enquanto se prioriza os mais vulneráveis, cumprindo o mandato humanitário. Conclusões: O MPRSP fornece uma ferramenta de apoio à decisão viável e computacionalmente eficiente, capaz de transformar respostas reativas em planejamento operacional proativo. A contribuição central é a capacidade do modelo de gerar um cronograma completo, que é superior à simples minimização de custos em crises agudas. Esta estrutura é essencial para promover uma mudança cultural de firefighting reativo para a prontidão estratégica em missões de repatriação de alto risco.

The global surge in geopolitical conflicts and sudden-onset crises highlights a critical gap in humanitarian logistics: the lack of a dynamic, multi-period planning tool for complex repatriation missions. Motivated by the strategic necessity of protecting citizens abroad, this study proposes a generic mathematical optimization model to generate feasible operational schedules, ensuring both the safety of vulnerable individuals and efficiency in the use of scarce resources in response to major international events. Objectives: The main objective is to propose and validate the Multi-Period Repatriation Scheduling Problem (MPRSP), a robust Mixed-Integer Linear Program (MILP) formulation, to optimally generate an aircraft and passenger assignment schedule over a multi-day horizon. The work aims to integrate key temporal and logistical constraints to enhance the operational efficacy of repatriation in high-pressure scenarios, providing rapid managerial support. Method: The MPRSP was developed by extending the static Single-Period Repatriation Scheduling Problem (RSP). The formulation incorporates dynamic multi-period flow elements and a series of logistical and operational constraints that simulate the exogenous characteristics of the environment. These restrictions include limitations on minimum aircraft ground time and maximum passenger percentage per priority group, increasing the models adherence to operational reality. The objective function was strategically defined to balance Humanitarian Urgency (minimizing the weighted queue stock) against Resource Efficiency (minimizing flight activity). This balancing reflects the complexity of military-humanitarian planning and the need for budgetary sustainability. Results: The MPRSP was validated through a numerical experiment based on real data from the Brazilian Voltando em Paz Operation (VeP-Op). The initial RSP analysis confirmed the challenge of balancing priority maximization with resource use. The MPRSP successfully generated a feasible operational schedule for the multi-period mission, achieving an overall Passenger Load Factor (PLF) of 92.0% in under one minute of computational time. This performance not only confirms the models practical viability for acute crises but also demonstrates that high resource efficiency can be achieved while prioritizing the most vulnerable, thus fulfilling the humanitarian mandate. Conclusions: The MPRSP provides a viable, computationally efficient Decision Support Tool capable of transforming reactive responses into proactive operational planning. The core contribution is the models ability to generate a complete schedule, which is superior to simple cost minimization in acute crises. This framework is essential for fostering a cultural shift from reactive firefighting to strategic readiness in high-stakes repatriation missions.