Como atribuir veículos a requisições em tempo real, no instante em que uma chamada chega ou um veículo fica livre? Modelamos esse problema de despacho assíncrono como um processo de decisão semi-Markoviano e o resolvemos combinando simulação de eventos discretos com aprendizado por reforço profundo, validado com dados reais de táxis da cidade de Nova York.