Comparativo de métodos para o problema de roteamento de veículos heterogêneos com frota fixa

Abstract

Com o crescimento dos centros urbanos e a constante necessidade por produtos, o setor de transportes e logística clama cada vez mais por formas eficientes de fazer o manejo das rotas de seus veículos. Seja transportando passageiros, produtos, materiais ou até mesmo resíduos, planejar o trajeto de suas frotas torna-se uma tarefa complexa devido ao número de variáveis e condições à se atentar. Nesse contexto, os VRPs (Vehicle Routing Problems ou Problemas de Roteamento de Veículos) têm se mostrado ferramentas poderosas para, principalmente, reduzir custos logísticos e aumentar a eficiência operacional dos mais diversos sistemas, podendo também gerar impactos positivos em questões ambientais e de mobilidade urbana. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar e comparar soluções para uma variação mais detalhada dos VRPs, os HFFVRPs (Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problems ou Problemas de Roteamento de Veículos Heterogêneos com Frota Fixa). Com esta versão do problema, podemos nos aproximar um pouco mais dos cenários reais, trabalhando com frotas com tamanho estabelecido e com veículos que diferem entre si em aspectos como capacidade, custo operacional e eficiência, por exemplo. Visto isso, seguindo este caminho, foram realizadas revisões na literatura existente sobre do tema, bem como comparativos entre os resultados publicados, visando constatar como soluções computacionais podem atuar na redução dos custos nas etapas de transporte de cadeias logísticas. Como resultado, observamos como algoritmos genéticos demonstraram rapidez na obtenção de soluções e bom desempenho num geral, apresentando limitações somente no refinamento de seus custos finais. Por outro lado, o método baseado em geração de colunas evidenciou maior eficiência na otimização dos resultados, embora tenham exigido tempos de execução significativamente mais elevados.