Defesa de Proposta de Tese de Doutorado

Candidato(a): Alexandre dos Santos Mello Título: Uma Formulação Matemática e uma Heurística BRKGA para o Problema de Roteamento de Veículos Elétricos com Frota Heterogênea e Entregas Fracionárias Data: 27 de agosto de 2026, às 14h Local: Sala 310 do Instituto de Computação (e por videoconferência) Link para a defesa: https://meet.google.com/bas-baux-jcu

Resumo

O crescimento da demanda por soluções logísticas mais eficientes e ambientalmente sustentáveis impulsiona o desenvolvimento de variantes do Problema de Roteamento de Veículos que incorporam características presentes em cenários reais de distribuição. Entre essas variantes, destacam-se o uso de veículos elétricos, a adoção de frotas heterogêneas e a possibilidade de realizar entregas fracionárias. A integração dessas características dá origem ao Problema de Roteamento de Veículos Elétricos com Frota Heterogênea e Entregas Fracionárias (PRVEFHEF), uma variante ainda pouco explorada na literatura. O objetivo do PRVEFHEF é determinar o conjunto de rotas que minimize o custo total de distribuição, considerando cada uma de suas características sem violar suas restrições. Até onde foi possível verificar por meio de uma revisão abrangente da literatura, não foram identificados trabalhos que proponham uma formulação matemática dedicada a essa variante, sendo as contribuições existentes voltadas, em sua maioria, ao tratamento isolado de cada uma dessas características. Diante dessa lacuna, este trabalho tem como objetivo propor uma formulação matemática para o problema e desenvolver uma abordagem heurística capaz de obter soluções de alta qualidade em tempos computacionais reduzidos. A metodologia empregada compreende a modelagem matemática do problema e o desenvolvimento de uma meta-heurística baseada no \textit{Biased Random-Key Genetic Algorithm}, utilizando o \textit{Random Variable Neighborhood Descent} como procedimento de Busca Local. Além disso, são propostas 6 estruturas de vizinhança específicas para as características do problema e um procedimento de decodificação compatível com a representação adotada pelo algoritmo. A formulação proposta foi validada por meio da obtenção de soluções ótimas para instâncias de menor porte, enquanto a abordagem heurística foi avaliada em um conjunto de instâncias adaptadas da literatura. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da formulação e a eficiência da meta-heurística na resolução do problema, evidenciando o potencial da abordagem proposta para tratar, integradamente, restrições relacionadas aos veículos elétricos, à frota heterogênea e às entregas fracionárias. Dessa forma, este trabalho contribui para o avanço da literatura ao preencher uma lacuna na modelagem e na resolução do problema estudado.

Abstract

The increasing demand for more efficient and environmentally sustainable logistics solutions has driven the development of Vehicle Routing Problem variants that incorporate characteristics found in real-world distribution scenarios. Among these variants, the use of electric vehicles, the adoption of heterogeneous fleets, and the possibility of performing split deliveries stand out. The integration of these characteristics gives rise to the Electric Vehicle Routing Problem with Heterogeneous Fleet and Split Deliveries (EVRPHFSD), a variant that remains scarcely explored in the literature. The objective of the EVRPHFSD is to determine the set of routes that minimizes the total distribution cost while considering all of its characteristics without violating their corresponding constraints. To the best of our knowledge, based on an extensive literature review, no studies proposing a mathematical formulation specifically dedicated to this variant have been identified, with most existing contributions addressing these characteristics only in isolation. To fill this gap, this work proposes a mathematical formulation for the problem and develops a heuristic approach capable of obtaining high-quality solutions within reduced computational times. The proposed methodology comprises the mathematical modeling of the problem and the development of a metaheuristic based on the Biased Random-Key Genetic Algorithm (BRKGA), using the Random Variable Neighborhood Descent (RVND) as its local search procedure. In addition, six neighborhood structures specifically designed for the characteristics of the problem, as well as a decoding procedure compatible with the algorithm’s representation, are proposed. The mathematical formulation was validated by obtaining optimal solutions for small-sized instances, whereas the heuristic approach was evaluated on a set of benchmark instances adapted from the literature. The obtained results demonstrate the feasibility of the proposed formulation and the effectiveness of the metaheuristic in solving the problem, highlighting the potential of the proposed approach to jointly address constraints related to electric vehicles, heterogeneous fleets, and split deliveries. Therefore, this work contributes to advancing the literature by filling a gap in both the mathematical modeling and the solution of the studied problem.

Banca Examinadora

• Prof. Luiz Satoru Ochi, UFF – Presidente
• Prof. Igor Machado Coelho, UFF
• Prof. Matheus Nohra Haddad, UFOP
• Prof. Marcone Jamilson Freitas Souza, UFOP

---

Publicado por Maiquel Gomes — maiquelgomes.com.br