Metaheursticas para o problema de roteamento de veculos

A atribuio e o planejamento de rotas de veculos um problema crucial da administrao de cadeias de suprimentos. Para serem competitivas neste mercado, convm que as empresas ofeream aos seus clientes caractersticas diferenciadoras, adotando processos mais rpidos e adaptados ao perfil do cliente. Ao longo do tempo, diversas iniciativas tentam otimizar a utilizao dos veculos e rotas para a consequente minimizao dos custos de distribuio. Este tipo de problema estudado como o Problema de Roteamento de Veculos, ou simplesmente, PRV. Este trabalho visa desenvolver metaheursticas capazes de resolver algumas das mais importantes variantes do problema de roteamento de veculos (PRV): o PRV capacitado, o PRV capacitado com mxima distncia e o PRV com janelas de tempo. As metaheursticas desenvolvidas combinam a fora de estratgias bem sucedidas na literatura como Tabu Search, Guided Local Search e Adaptive Memory Procedure dentro de uma estrutura que utiliza o Iterated Local Search e o Variable Neighborhood Descent.