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Abstract:
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O Problema de Roteamento para minimização de poluição (Pollution Routing Problem - PRP)
representa um desafio crítico na otimização logística que busca minimizar o impacto ambiental
de rotas de transporte. Este trabalho apresenta uma avaliação comparativa do desempenho de
diferentes solucionadores de problemas de otimização utilizando a abordagem branch-and-cut
para resolver instâncias do PRP. São analisados quatro pacotes computacionais: CBC, SCIP,
CPLEX e Gurobi investigando suas eficiências computacionais na resolução de problemas de
roteamento com restrições ambientais. A metodologia consite na aplicação desses solucionado-
res a um conjunto de instâncias padronizadas do PRP, comparando métricas de desempenho. Os
resultados fornecem percepções importantes sobre as características de cada solucionador em
problemas de otimização combinatória com restrições ambientais. Os resultados indicam que o
Gurobi se destaca em velocidade e qualidade da solução, especialmente sob restrições de tempo,
enquanto pacotes computacionais de código aberto como CBC e SCIP oferecem desempenho
competitivo em cenários menos exigentes. |
