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Neste artigo, formulamos o problema de alocação de veículos estocástico como um processo de decisão semimarkoviano. Devido ao tamanho do espaço de estados, métodos exatos para a solução do problema são computacionalmente intratáveis. Aplicamos então um algoritmo rollout, o qual é um método de programação dinâmica aproximada baseado em iteração de política que tem mostrado resultados promissores em diversos contextos de aplicação. Faremos uso do algoritmo rollout a fim de produzir uma política de decisão online para o problema de alocação de veículos a chamados que surgem estocasticamente em tempo contínuo. Desenvolvemos um ambiente de decisão baseado em simulação de eventos discretos e realizamos experimentos computacionais com uso de três heurísticas-bases. O resultados indicaram que o algoritmo rollout foi capaz de produzir políticas com desempenho pelo menos tão bom quanto e em muitos casos consideravelmente melhor que as heurísticas-base.