Resolução do problema integrado de carregamento e roteamento de veículos com frota heterogênea por meio de métodos meta-heurísticos.

Abstract

Diante do cenário cada vez mais atual de alta conectividade e de tempos de resposta cada vez mais curtos, as organizações, para se manterem ao nível de competitividade do mercado, precisam estudar não somente as melhores formas produtivas para o seu modelo de negócio, mas também as melhores maneiras de gestão da cadeia de suprimentos e estratégias que melhorem as suas atividades logísticas e operacionais. Por ser a atividade logística que absorve maior porcentagem dos custos, o transporte pode ser considerado uma área fundamental nas decisões do mix logístico, que após os impactos da pandemia de COVID-19 teve um aumento crescente de demanda advinda do crescimento dos e-commerce. No caso das atividades de distribuição, um dos problemas mais conhecidos e utilizados é o Problema de Roteamento de Veículos (PRV), que é também um dos mais clássicos da otimização combinatória. Estre trabalho se propõem a junto do PRV a utilização do Problema de Carregamento de Veículos (PCV), formando o Problema Integrado de Carregamento e Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea (PICRVFH), considerando a utilização de frota de caminhões com diferentes capacidades de peso e volume, buscando a melhor maneira de distribuição de carga entre os veículos para que a rota seja a menor possível. O sistema computacional foi desenvolvido em linguagem Python baseado no método meta-heurístico Iterated Local Search (ILS). Para validação do sistema foram utilizadas 41 instâncias-testes criadas pela equipe envolvida no projeto. O sistema foi validado pelo método exato, que demonstra a capacidade do modelo proposto de atingir boas soluções em um tempo de processamento considerado aceitável para a tomada de decisões.