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A atribui‡Æo e o planejamento de rotas de veículos é um problema crucial da administra‡Æo de cadeias de suprimentos. Para serem competitivas neste mercado, convém que as empresas ofere‡am aos seus clientes características diferenciadoras, adotando processos mais rápidos e adaptados ao perfil do cliente. Ao longo do tempo, diversas iniciativas tentam otimizar a utiliza‡Æo dos veículos e rotas para a consequente minimiza‡Æo dos custos de distribui‡Æo. Este tipo de problema é estudado como o Problema de Roteamento de Veículos, ou simplesmente, PRV. Este trabalho visa desenvolver metaheurísticas capazes de resolver algumas das mais importantes variantes do problema de roteamento de veículos (PRV): o PRV capacitado, o PRV capacitado com máxima distância e o PRV com janelas de tempo. As metaheurísticas desenvolvidas combinam a for‡a de estratégias 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.

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Engenheiro de Controle e Automa‡Æo - UNICAMPMestre em Engenharia de Produ‡Æo - UFMG

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