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# Fleet Assignment Optimization - Força Aérea Brasileira
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## Integrantes do Grupo
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- 1T Willia
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- 1T Lago
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- 1T Figueiredo
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- 1T Fialho
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## Sobre o Projeto
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O presente trabalho aborda o problema clássico de **Fleet Assignment** (Alocação de Frota) aplicado ao contexto do transporte logístico aéreo militar.
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O sistema foi desenvolvido como uma aplicação interativa (Dashboard Web) acoplada a um modelo matemático avançado. O objetivo é designar de forma ótima os diferentes modelos de aeronaves de transporte (C-97, C-95M, C-105, KC-390, KC-30, C-99A, C-98 e C-98A) de seus respectivos Esquadrões para atender à matriz de passageiros solicitada.
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A arquitetura equilibra a maximização do atendimento de passageiros com a **minimização dos custos logísticos** (consumo de combustível em litros e penalidades de pernoite em bases externas), tudo isso balizado por limites de alcance, velocidades, tamanho físico das frotas disponíveis nas bases (Emissores) e capacidade de passageiros de cada aeronave.
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### O Modelo Matemático
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O núcleo de otimização foi construído utilizando Programação Linear Inteira Mista (MILP) processada pelo solver **SCIP** (implementado com _Google OR-Tools_). A modelagem contempla:
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- **Função Objetivo:** $\min \sum_{t} \sum_{r} (c_{r} \cdot x_{r,t}) + \sum_{t} \sum_{d} (M \cdot s_{d,t})$
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O algoritmo minimiza o custo total de combustível das missões ($c_r$), somado à grande penalidade ($M$) associada às variáveis de folga ($s_{d,t}$), forçando a malha a alocar missões para não deixar passageiros para trás, sempre que exequível.
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- **Restrições Principais:**
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- **Atendimento de Demanda:** $\sum (\text{cap}_{m} \cdot x) + s \ge \text{PAX}$
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- **Bloqueio Temporal de Frota:** Se uma aeronave realizar uma missão que exige pernoite fora de sua base, o modelo garante o "bloqueio" desse ativo nos dias subsequentes da janela temporal ($T$), impossibilitando a clonagem da aeronave.
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- **Limites de Estoque:** As decolagens originadas de uma localidade jamais podem exceder a propriedade física do $\text{MaxFleet}$ distribuída para o esquadrão emissor.
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### Resultados Obtidos
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A ferramenta é capaz de rodar a otimização global e extrair métricas gerenciais comparativas:
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- **Baseline Fuel (Não-Otimizado):** O sistema isola qual seria o consumo nominal caso as demandas fossem atendidas de modo bruto.
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- **Optimized Fuel Consumption:** Retorna o custo de combustível estrito gerado pelo motor SCIP.
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- **Total Savings:** Revela à chefia o percentual quantitativo de economia gerada pela roteirização matemática contra o plano base.
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- **Visão Tática:** A malha de voos diária pode ser "escrutinada" visualmente por meio de um Mapa Interativo renderizado sobre CartoDB / OpenStreetMap, evidenciando as decisões de despacho por código ICAO.
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## 📂 Arquitetura do Projeto
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O projeto foi estruturado utilizando padrões modernos de software:
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```text
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/
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├── app/
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│ └── dashboard.py # Interface Streamlit Interativa
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├── raw/ # Dados brutos fixos e mapas geo-referenciados
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├── src/
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│ └── fleet_assignment/ # Cérebro Matemático
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│ ├── config.py # Constantes Globais
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│ ├── ingest.py # Leitura, tratamento e merge
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│ └── optimizer.py # Motor MILP (SCIP / OR-Tools)
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├── outputs/ # Banco de dados temporário e CSVs finais
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├── README.md
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├── pyproject.toml
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└── uv.lock
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```
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## 🛠️ Guia de Instalação e Execução
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### 1. Instalar o Python (3.12+)
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Abra seu terminal/prompt e utilize o gerenciador de pacotes nativo do seu Sistema Operacional:
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- **Windows (Winget):** `winget install Python.Python.3.12`
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- **Ubuntu/Debian (APT):** `sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip python3-venv`
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- **Fedora (DNF):** `sudo dnf install python3`
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- **Arch Linux (Pacman):** `sudo pacman -S python`
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- **macOS (Homebrew):** `brew install python`
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### 2. Instalar o Gerenciador `uv`
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O projeto adota o `uv` (gerenciador de ambiente e dependências ultrarrápido em Rust):
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- **macOS / Linux:**
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```bash
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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```
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- **Windows (PowerShell):**
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```powershell
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powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
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```
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### 3. Configurar Ambiente e Executar
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Abra o terminal na pasta raiz deste projeto (onde este `README.md` e o arquivo `pyproject.toml` se encontram) e siga os passos abaixo:
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1. **Sincronizar Dependências (Instalar tudo e criar a VENV automaticamente):**
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```bash
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uv sync
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```
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2. **Ligar o Servidor Web e a Interface:**
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```bash
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uv run streamlit run app/dashboard.py
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```
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> **Acesso:** Assim que o servidor subir, o Python acionará automaticamente a abertura de uma nova guia no seu **navegador web padrão** acessando o painel de operações (normalmente via `http://localhost:8501`).
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