Este estudo considera principalmente o nível de planeamento pré-tático onde o equilíbrio global dos fluxos de tráfego já está fixado (estruturas e níveis de fluxos, sectores ATC e capacidade) e onde os voos são tratados de forma individualizada no espaço entre os diferentes aeroportos de partida/chegada . Então, para cada voo, decisões como atraso na partida em terra (resultando em reprogramação do voo) e/ou reencaminhamento podem ser tomadas para lidar com situações previstas de congestionamento de tráfego.

Neste estudo, o objetivo adotado é a redução global das interações entre os voos considerados pelo ATC, mantendo ao máximo a eficiência original dos planos de voo calculados pelas companhias aéreas, levando em consideração o desempenho das aeronaves e as previsões meteorológicas de curto prazo. Para isso, é adotado um índice de complexidade centrado no voo multidirecional para avaliar o grau de interação entre os voos. Uma política de agendamento de voos baseada no grau global de assimetria dos índices de complexidade dos voos destina-se a processar todo o conjunto de voos considerados. Para cada voo, o efeito na fluidez do tráfego da aplicação de um atraso na partida é avaliado com base no nível de assimetria dos índices de complexidade longitudinal. Em seguida, são calculados índices de complexidade lateral locais ao longo de cada voo de forma síncrona, para que se possa caracterizar a necessidade de desvios laterais. Um problema de otimização global é considerado com dois objetivos principais: reduzir a complexidade geral do tráfego e minimizar desvios das trajetórias de voo originais. Separações direcionais equivalentes são introduzidas para quantificar localmente a ameaça do tráfego circundante em cada sentido e propor direções de melhoria das separações quando necessário. Então, para cada direção um fator de proporcionalidade deve ser escolhido para minimizar o critério de otimalidade global, isso pode ser realizado mesmo para grandes instâncias deste problema usando técnicas de Aprendizado por Reforço. A abordagem de solução proposta é qualificada de “estruturada”, pois evita a imagem de caixa preta de muitas técnicas de IA, direcionando o processo de busca para uma melhor solução de tráfego.