APLICAÇÕES DE TÉCNICAS DE PROGRAMAÇÃO INTEIRA EM PROBLEMAS DE ROTEAMENTO DE VEÍCULOS COM JANELAS DE TEMPO

Os problemas advindos da área de logística de transportes, em especial no que diz respeito ao uso racional de frotas de veículos, são amplamente estudados na área de otimização combinatória. A natureza intrinsicamente combinatorial desses problemas sugere que boa parte deles pode ser formulada e resolvida como um problema de programação linear inteira. Contudo, a maioria dos algoritmos atualmente disponíveis não consegue encontrar, em tempos computacionais aceitáveis, a solução ótima para instâncias de porte razoável. O sucesso desses algoritmos tem sido limitado, em parte devido ao fato dos mesmos não explorarem avanços recentes na área de programação linear inteira. Algumas dessas novas técnicas e suas aplicações a problemas de roteamento de veículos são o objeto de estudo desta dissertação. Primeiro são apresentadas as técnicas básicas de decomposição de problemas de programação linear e linear inteira e de geração de colunas. A resolução de problemas de programação linear inteira neste contexto é tratada em seguida, com a descrição do algoritmo branch-and-bound e das variações branch-and-cut, branch-and-price e branch-and- cut-and-price. Em seguida são descritos problemas de roteamento onde essa metodologia foi aplicada. Inicialmente, é apresentado o problema de roteamente do veículos com restrição de capacidade, o PRVC. Em seguida são apresentados problemas de roteamento de veículos com janela de tempo e frota heterogenea. Para cada problema, descrevemos como as técnicas descritas acima foram aplicadas e os resultados computacionais para um grande número de instâncias. Finalmente, no último capítulo, mostramos um caso real da aplicação do problema de roteamento de veículos com janela de tempo e frota heterogênea, que é o caso do problema de distribuição de jornais numa grande empresa de comunicação do Rio de Janeiro.Optimization techniques have an important role in Transportation Logistics. The combinatorial nature of several problems related to this area seggests integer programming as a natural approach to solve them. Nevertheless, there are many cases in which instances of reasonable size are still beyond the resolution capability of the algotithms presented in the literature. The sucess of the known algotithms have therefore been limited partly to the fact that most of them have not incorporated any recent relevant advances in the combinatorial optimization field. Some of these new techniques and their applications are the main subject of this dissertation. Firstly, basic decomposition techniques for linear and integer programming problems, as well as the relates column generation approach are addressed. This is followed by the presentation of a reformulation technique for linear and integer programming, which is alternative to the well known Dantzig-Wolfe master program. The new possibilities arousing from this approach are explored and the resulting consequences to the standard branch-and-bound algotithm and its variations branch-and- cut, branch-and-prince and branch-and-cut-and-price are presented. Later, routing problems where this methodology was applied were addressed with the capacitated vehicle routing problems - CVRP and followed by vehicle routing problems with time windows and heterogeneous fleet. For each problem, it is described how the techniques mentioned above were reported. Finally, in the last time windows and heterogeneous fleet, which is the case of a newspaper distribution in a major communication company in Rio de Janeiro