Neste trabalho, investiga-se o Problema de Alocação de Motoristas de Ônibus em empresas rodoviárias de transporte de passageiros. O problema consiste em alocar tripulantes a viagens predefinidas em um horizonte de curto prazo — tipicamente, 7 dias — com o objetivo de maximizar a cobertura das viagens e reduzir os custos operacionais, respeitando restrições legais, normas de segurança, acordos trabalhistas e qualificações dos motoristas. A proposta visa desenvolver um método eficiente para a determinação de escalas e analisar o impacto da variação de parâmetros operacionais sobre sua qualidade e eficiência. A abordagem consiste em concatenar viagens para formar jornadas viáveis para cada motorista, que são agrupadas em ciclos de trabalho com retorno obrigatório à cidade base. Essa construção reduz o porte e a complexidade do problema e assegura o cumprimento das restrições. A partir desses ciclos, foram construídos grafos direcionados acíclicos representando os fluxos possíveis para cada tripulante ao longo do horizonte de planejamento. Com base nessa modelagem, foi desenvolvido um modelo de Programação Linear Inteira (PLI) para determinar o conjunto final de jornadas atribuídas a cada motorista. O modelo permite simular diferentes políticas operacionais por meio da variação de parâmetros como a extensão máxima da jornada, o uso de horas extras e os intervalos mínimos entre jornadas. Além disso, é capaz de determinar a alocação dos tripulantes, buscando minimizar a quantidade de motoristas necessários e os custos associados às escalas. Foram realizados testes computacionais usando a linguagem Python e o solver Gurobi, com base de dados reais de uma empresa de transporte rodoviário. Os resultados evidenciam que ajustes estratégicos nos parâmetros operacionais do modelo permitem alcançar diferentes perfis de alocação, sem comprometer a cobertura e promovendo melhores condições de segurança. A redução do limite de extensão da jornada não afetou a cobertura nem exigiu mais motoristas, mostrando-se eficaz para conter excessos com impacto operacional mínimo. A ampliação do intervalo entre jornadas aumentou significativamente os tempos médios de descanso, com leve redução de cobertura em bases mais sensíveis — efeito que pode ser mitigado por ajustes na malha. Já a limitação do uso de horas extras teve os impactos mais intensos sobre cobertura e carga horária, indicando que a dependência desse recurso compromete o equilíbrio das escalas e favorece a fadiga. Em conjunto, os achados mostram que a modelagem proposta permite incorporar diretrizes de saúde e segurança do trabalho de forma controlada, alinhada aos objetivos operacionais da empresa.

Palavras-chave: Problema de Alocação de Tripulação. Programação Linear Inteira. Restrições Trabalhistas. Ver menos

In this work, we investigate the Bus Driver Scheduling Problem in passenger road transport companies. The problem consists of assigning crew members to predefined trips within a short-term horizon — typically 7 days — with the objective of maximizing trip coverage and reducing operational costs, while complying with legal restrictions, safety regulations, labor agreements, and driver qualifications. The proposal aims to develop an efficient method for schedule determination and to analyze the impact of varying operational parameters on its quality and efficiency. The approach involves concatenating trips to form feasible daily shifts for each driver, which are then grouped into work cycles with mandatory return to the home base. This structure reduces the size and complexity of the problem and ensures compliance with all constraints. Based on these cycles, directed acyclic graphs are constructed to represent feasible flows for each crew member throughout the planning horizon. From this modeling, an Integer Linear Programming (ILP) formulation is developed to determine the final assignment of shifts to each driver. The model allows the simulation of different operational policies by adjusting parameters such as maximum shift duration, use of overtime, and
minimum rest intervals. It also determines the allocation of crew members while minimizing the number of drivers required and the associated scheduling costs. Computational tests were carried out using the Python programming language and the Gurobi solver, based on real data from a passenger transport company. The results show that strategic adjustments to the model’s operational parameters allow for different allocation profiles without compromising coverage, while promoting improved safety conditions. Reducing the maximum shift duration had no impact on coverage or staffing levels, proving to be an effective measure for avoiding excessively long shifts with minimal operational impact. Increasing the interval between shifts significantly improved average rest times, with slight reductions in coverage in more sensitive bases—an effect that can be mitigated through timetable adjustments. In contrast, limiting overtime use had the most intense impacts on coverage and shift duration, indicating that heavy reliance on this resource can unbalance schedules and contribute to accumulated fatigue. Overall, the findings indicate that the proposed modeling approach enables the controlled integration of health and safety guidelines, in alignment with the company’s operational goals.

Keywords: Crew Scheduling Problem. Integer Linear Programming. Labor Constraints. Ver menos