[pt] Esta dissertação tem como objetivo contribuir para o gerenciamento de frotas de grande porte, buscando uma maior rapidez e eficiência na distribuição de veículos ao longo do tempo/espaço, visando maximizar o lucro total da empresa. Problemas de gerenciamento de frotas dinâmicas são normalmente formulados como uma rede dinâmica, mas há uma grande dificuldade ao se trabalhar com problemas desse tipo, especialmente quando se busca uma solução sobre um horizonte de planejamento longo. Visando contornar essa dificuldade, Powell & Carvalho (1998) desenvolveram uma nova abordagem para problemas desse tipo: a Logistics Queuing Network (LQN). A utilização do algoritmo LQN na prática (através de um software) permitiria uma tomada de decisão mais rápida e eficiente, sendo bastante útil, em especial para empresas de transportes. Assim, implementou-se o algoritmo LQN, através do desenvolvimento de um software para o gerenciamento de frotas de grande porte, por meio do qual podese constatar o potencial de aplicação desse algoritmo. / [en] The objective of this dissertation is to contribute to the large-scale fleet management, looking for a greater efficiency and speed in vehicle distribution over time and space, while maximizing total profit. Dynamic fleet management problems are normally formulated as a dynamic network, but it`s really difficult to work with problems of this class, especially when we look for a solution over a large planning horizon. In order to overcome this problem, Powell & Carvalho (1998) developed a new formulation for these problems: the Logistics Queuing Network. The use of its algorithm in real problems (using a software) would allow quickly and more efficient decisions in transports, being really useful especially for transports enterprises. For this reason, the algorithm LQN was implemented, through the development of a software for the large-scale fleet management, so we could verify the potential application of this algorithm.