Uma meta-heurística simulated annealing para o problema de localização-roteirização periódico com designação fixa de cliente-depósito. - Garcia Castro, Hadir Alexander (2021)
A localização de instalações e a roteirização de veículos são dois processos logísticos de grande importância no gerenciamento das cadeias de suprimentos. A tomada de decisão sobre a localização de instalações integrada com o processo de elaboração das rotas dos veículos, tem se mostrado vantajosa em vários contextos, gerando ganhos econômicos maiores do que quando as decisões são tomadas sequencialmente. Na literatura, esta classe de problemas é conhecida como problema de localização-roteirização (LRP). Nesta dissertação de mestrado é desenvolvida uma metaheurística simulated annealing (SA) como método de solução para a variante do LRP, que considera um horizonte de planejamento dividido em múltiplos períodos. Esta variante é conhecida como o problema de localização-roteirização periódico (PLRP), sendo a sua principal caraterística a programação periódica dos atendimentos aos clientes, obedecendo a um padrão de visitas definido em função de uma frequência de atendimento preestabelecida por cada cliente. Em um contexto de distribuição periódica com múltiplos depósitos, é comum que existam situações em que os clientes estejam designados a um depósito específico para satisfazer suas demandas em cada período. Esta forma de operação contrasta com aplicações encontradas na literatura, em que os clientes são atendidos a partir de quaisquer depósitos ao longo do horizonte de planejamento. Portanto, nesta dissertação, foi imposta uma designação fixa de cada cliente para um único depósito, por meio de uma restrição incorporada na formulação matemática do PLRP e no método de solução desenvolvido. Uma caraterística da metaheurística SA é a utilização de soluções iniciais que servem como entrada para o algoritmo de busca. Nesta dissertação, as soluções iniciais são geradas utilizando um modelo de programação inteira mista (MIP) de uma versão relaxada do PLRP, seguido de uma heurística route-first cluster-second. Para ganho de desempenho computacional, o método de solução aproveita os recursos de computação paralela presentes nas unidades de processamento (CPUs) atuais. Os resultados obtidos, após a realização dos testes computacionais sobre as instâncias do PLRP disponíveis na literatura, comprovam a eficiência do método implementado.