[pt] O Team Orienteering Problem é um problema de roteamento de veículos sobre um grafo com durações associadas aos arcos e prêmios atribuídos à visitação de cada vértice. Neste problema, considera-se que as visitas são realizadas por uma frota com um número fixo de veículos idênticos e que existe uma duração total máxima para as rotas serem finalizadas. Cada vértice pode ser visitado no máximo uma vez, não havendo obrigatoriedade de se visitar todos os vértices, devido à restrição que limita o tempo m´aximo de duração das rotas. O objetivo do problema é maximizar o prêmio total ganho por todas as rotas. Neste trabalho, foram propostas duas abordagens: uma exata e uma heurística. Na abordagem exata, foi desenvolvida uma formulação baseada em arcos e uma formulação estendida na qual cada arco tem um índice extra. Esse índice representa o tempo de partida de um veículo ao percorrer o arco. Através de transformações sobre a formulação estendida, foi obtida uma formulação, cuja relaxação, problema mestre restrito, foi resolvida pela técnica de geração de colunas. O subproblema de geração de colunas foi resolvido por programação dinâmica em tempo pseudo-polinomial. Este algoritmo gera rotas não elementares, que são rotas nas quais subciclos são permitidos. Com o objetivo de eliminar os subciclos das rotas não elementares, uma nova classe de desigualdades denominada min cut foi proposta. Aplicando-se um algoritmo Branch-Cut-and-Price (BCP) foram obtidos alguns novos limites superiores. A abordagem exata obteve resultados competitivos quando comparada ao melhor algoritmo exato já proposto para esse problema. Na abordagem heurística, além de uma vizinhança k-opt, foi explorada também uma busca elipsoidal que adiciona um corte à formulação do algoritmo Branch-Cut-and-Price. Esse novo corte reduz o espa¸co de busca a uma vizinhança em torno de um conjunto de soluções conhecidas. Essa busca é utilizada como um operador de crossover executado em todas as iterações de um algoritmo evolutivo. Essa abordagem converge em um tempo computacional razoável e encontra soluções ótimas ou próximas da ótima para algumas instâncias da literatura. / [en] Team Orienteering Problem is a vehicle routing problem on a graph with durations associated to the arcs and profits assigned to visiting the vertices. In this problem, a fleet with a fixed number of identical vehicles performs the visitations and there is a limited total duration for the routes to be ended up. Each vertex can be visited at most once and the solution does not have the obligation to visit all vertices, due to the constraint that limits the maximum duration of routes. The goal of the problem is to maximize the total profit gathered by all routes. In this work, two approaches have been proposed: an exact and a heuristic one. In the exact approach, we have developed an arc based formulation and an extended formulation where each arc has an extra index. This index represents the departure time of a vehicle using an arc. Through transformations on the extended formulation, we have obtained a formulation, whose relaxation - the restricted master problem - is solved using the column generation technique. A dynamic programming algorithm solves the column generation subproblem in pseudo-polynomial time. This algorithm generates non-elementary routes that allow subcycles. In order to cut off the subcycles, a new class of inequalities called min cut has been proposed.We have applied a Branch-Cut-and-Price (BCP) algorithm. This allowed finding some new upper bounds. The exact approach has achieved competitive results compared to the best exact algorithm has already proposed to this problem. In the heuristic approach, besides a kopt neighborhood, we have also exploited an ellipsoidal search that adds a new cut constraint to the formulation of Branch-Cut-and-Price algorithm. This new cut reduces the space search to a neighborhood around a known set of solutions. This search is used as a crossover operator that runs all iterations of a evolutive algorithm. This approach converges in a reasonable computational time and finds optimal or near optimal solutions for some instances in the literature.

[pt] Esta dissertação estuda modelos e algoritmos para o Problema de Alocação Generalizada (PAG) . A motivação para este estudo foi uma nova aplicação do PAG: o Problema de Carregamento de Caminhões (PCC) . A pesquisa desenvolvida concentra-se no estudo e na proposta de algoritmos aproximados (metaeurísticas) e exatos para a resolução do PAG. Os algoritmos aproximados propostos baseiam-se em um conceito recentemente criado por Fischetti e Lodi (2003), que utiliza programação matemática inteira para a exploração eficiente de vizinhanças mais abrangentes. Os resultados obtidos foram comparáveis aos melhores conhecidos, com a vantagem de exigir um esforço pequeno de implementação e um menor tempo de processamento. O algoritmo exato proposto é um algoritmo de branch-and-cut- and-price, que tem como ponto de partida o algoritmo de branch-and-price de Savelsbergh (1997). Técnicas de estabilização da geração de colunas similares às propostas por Du Merle, Villeneuve, Desrosiers e Hansen (1999), foram estudadas no âmbito desta dissertação, que experimenta com diferentes implementações deste mecanismo. O algoritmo de branch-andcut-and-price estabilizado demonstrou sua eficiência ao resolver à otimalidade instâncias que se encontravam em aberto na literatura. Finalmente, experiências com PCC permitiram que os códigos desenvolvidos pudessem ser avaliados em problemas reais. / [en] This dissertation tackles the Generalized Assignment Problem (PAG), models and algorithms are studied and proposed. This work was motivated by a real world application: the Truck Loading Problem (PCC). Research was done on approximated (metaheuristics) and exact algorithm for solving the PAG. The approximated algorithms proposed were based on a recent idea from Fischetti and Lodi (2003). It uses integer programming to explore wider neighborhoods. The results were compared to the best known, while demanding much less implementation effort and using less cpu time. The exact algorithm proposed is a branch-and-cut- and-price developed from the branch-and-price algorithm of Savelsbergh (1997). We used stabilized column generation techniques similar to the one by Du Merle, Villeneuve, Desrosiers and Hansen (1999), and devised experiments with different implementations of this mechanism. The resulting algorithm proved its efficiency by solving to optimality open instances from the literature. Finally, experiments with the PCC turned possible the evaluation of the codes developed on real problems.

[pt] A organização lógica de data centers recai principalmente na questão estratégica de distribuir os serviços nos equipamentos de forma que os custos operacionais sejam os menores possíveis. Além desses custos, devem ser considerados outros aspectos que envolvem a interdependência de seus serviços internos e a distribuição entre suas localidades, visando assim melhorar a qualidade de seu produto aos seus clientes. Este trabalho explora o problema de atribuição de processos a máquinas do desafio ROADEF de 2012 pelos métodos de programação inteira e geração de colunas. Apresenta estratégias para lidar com as dificuldades numéricas encontradas. Na geração de colunas, analisa técnicas para acelerar a convergência, por meio de resolver o mestre restrito após cada variável, geração prévia de colunas e estabilização das variávies duais. Ao final do trabalho, são comparados os resultados obtidos com os melhores resultados oficiais. / [en] A data center logic organization lies mainly by the strategic decision on how distribute services between machines, so the operational costs should be the smallest as possible. Beside those costs, must also consider the interdependence of their own services, the distribution between their localities, to improve the quality of their product to their customers. This work explores the challenge ROADEF 2012 machine assignment problem by the means of integer programming and column generation. Shows strategies to address numeric issues. At column generation, it analyzes techniques to speed up the convergence, by solving after each variable adiction, a previous generation of columns and stabilization of duals variables. At the end of the work, it compares the results obtained are compared with the best official results.

[pt] Os problemas advindos da área de logística de transportes, em especial no que diz respeito ao uso racional de frotas de veículos, são amplamente estudados na área de otimização combinatória. A natureza intrinsicamente combinatorial desses problemas sugere que boa parte deles pode ser formulada e resolvida como um problema de programação linear inteira. Contudo, a maioria dos algoritmos atualmente disponíveis não consegue encontrar, em tempos computacionais aceitáveis, a solução ótima para instâncias de porte razoável. O sucesso desses algoritmos tem sido limitado, em parte devido ao fato dos mesmos não explorarem avanços recentes na área de programação linear inteira. Algumas dessas novas técnicas e suas aplicações a problemas de roteamento de veículos são o objeto de estudo desta dissertação. Primeiro são apresentadas as técnicas básicas de decomposição de problemas de programação linear e linear inteira e de geração de colunas. A resolução de problemas de programação linear inteira neste contexto é tratada em seguida, com a descrição do algoritmo branch-and-bound e das variações branch-and-cut, branch-and-price e branch-and- cut-and-price. Em seguida são descritos problemas de roteamento onde essa metodologia foi aplicada. Inicialmente, é apresentado o problema de roteamente do veículos com restrição de capacidade, o PRVC. Em seguida são apresentados problemas de roteamento de veículos com janela de tempo e frota heterogenea. Para cada problema, descrevemos como as técnicas descritas acima foram aplicadas e os resultados computacionais para um grande número de instâncias. Finalmente, no último capítulo, mostramos um caso real da aplicação do problema de roteamento de veículos com janela de tempo e frota heterogênea, que é o caso do problema de distribuição de jornais numa grande empresa de comunicação do Rio de Janeiro. / [en] Optimization techniques have an important role in Transportation Logistics. The combinatorial nature of several problems related to this area seggests integer programming as a natural approach to solve them. Nevertheless, there are many cases in which instances of reasonable size are still beyond the resolution capability of the algotithms presented in the literature. The sucess of the known algotithms have therefore been limited partly to the fact that most of them have not incorporated any recent relevant advances in the combinatorial optimization field. Some of these new techniques and their applications are the main subject of this dissertation. Firstly, basic decomposition techniques for linear and integer programming problems, as well as the relates column generation approach are addressed. This is followed by the presentation of a reformulation technique for linear and integer programming, which is alternative to the well known Dantzig-Wolfe master program. The new possibilities arousing from this approach are explored and the resulting consequences to the standard branch-and-bound algotithm and its variations branch-and- cut, branch-and-prince and branch-and-cut-and-price are presented. Later, routing problems where this methodology was applied were addressed with the capacitated vehicle routing problems - CVRP and followed by vehicle routing problems with time windows and heterogeneous fleet. For each problem, it is described how the techniques mentioned above were reported. Finally, in the last time windows and heterogeneous fleet, which is the case of a newspaper distribution in a major communication company in Rio de Janeiro.

[pt] A natureza intrinsicamente combinatorial de muitos problemas advindos da área de logística de transportes, em especial aqueles que dizem respeito ao uso racional de frotas de veículos, sugere que boa parte dos mesmos pode ser formulada e resolvida como um problema de programação linear inteira. Contudo, a maioria dos algoritmos até o momento disponíveis não consegue encontrar, em tempos computacionais aceitáveis, a solução ótima para instâncias de porte razoável. O objeto de estudo desta tese é a exploração de técnicas mais recentes da área de programação linear inteira e suas aplicações a problemas de roteamento de veículos. A primeira parte da tese descreve, além das técnicas básicas de decomposição de problemas de programação linear e linear inteira e de geração de colunas, uma proposta de reformulação de problemas de programação linear inteira alternativa àquela que gera o tradicional problema mestre de Dantzig-Wolfe, geralmente utilizados em abordagens por geração de colunas. A resolução de problemas de programação linear inteira neste contexto é tratada em seguida, com a descrição do algoritmo branch-and-bound e das variações branch-and-cut, branch-and-price e branch-and-cut-and-price. Na segunda parte da tese, inicialmente, é apresentada a técnica denominada de Geração Projetada de Colunas e sua aplicação ao problema de Roteamento de Veículos com Restrição de Capacidade. Em seguida é abordada a resolução do problema de Roteamento de Veículos sobre Arcos, através de sua transformação ao primeiro problema citado e uso de um algoritmo branch-and- cut-and-price. Finalmente, é proposto um novo problema na área de redistribuição de veículos de aluguel, para o qual é proposta uma formulação segundo uma abordagem por geração de colunas. São apresentados, ainda, procedimentos para a geração de colunas e resultados computacionais obtidos com um algoritmo branch-and-price para essa formulação. / [en] Optimization techniques have an important role in Transportation Logistics. The combinatorial nature of the problems related to this area suggests integer programming as a natural approach to their resolution. Nevertheless there are many cases where even instances of reasonable size still beyond the resolution capability of the current known algorithms. The success of the known algorithms have therefore been limited. This can be justified by the fact the most of them leave important recent advances in the combinatorial optimization field unexplored. Some of these new techniques and their applications are the main subject of this thesis. In the first part, the basic decomposition techniques for linear and integer programming problems as well as the related column generation approach is addressed. This is followed by the presentation of a reformulation technique for linear and integer programming which is alternative to the well known Dantzig-Wolfe master program. The new possibilities coming from this approach are explored and the resulting consequences to the standard branch-and- bound algorithm and its variations branch-and-cut, branch-and- price and branchand- cut-and-price are presented. The second part of this text addresses the application of the metodologies described in part one to routing problems where capacity constraints are considered. First, a techinque named Projected Column Generation is described in the context of the Capacitated Vehicle Routing Problem. Then, it is presented a new transformation from the Capacitated Arc Routing Problem to the Capacitated Vehicle Routing Problem as well as a tailored branch-and-cut-and-price to solve this problem. Finally, a new problem in vehicle redistrubution is described together with a column generation approach for its resolution. Computational results for all applications are presented.

[pt] Compreensão de dados, codificação digital da fala, telecomunicações via celular, correção de erros de transmissão, são algumas das aplicações práticas do estudo dos códigos de cobertura, um importante ramo da área da matemática denominada teoria dos códigos. Neste trabalho são abordados dois problemas de códigos de cobertura: o problema clássico de códigos de cobertura e o recente problema denominado de códigos curtos de cobertura. Apresenta-se uma aplicação da metaeurística Busca Tabu Reativa, uma importante variação da Busca Tabu clássica, para os problemas citados. Além disto, apresenta-se uma nova técnica heurística para resolução de problemas de otimização combinatória denominada Heurística de Melhoria via Geração de Colunas (HMGC), juntamente com uma aplicação da mesma aos problemas em questão. A HMGC combina a geração atrasada de colunas, técnica usada na resolução de problemas com um grande número de variáveis de decisão (colunas), e heurísticas de busca local. É feita uma comparação dos resultados obtidos pela Busca Tabu Reativa, a Busca Tabu sem o mecanismo de reação e a HMGC, de forma a avaliar a qualidade das heurísticas apresentadas. / [en] Data compression, speech coding, móbile telecommunications and error-corretion are some of the practical apllications of the covering codes study, an important field of coding theory. This work addresses two problems of covering codes: the classic code covering problem and the recent short code covering problem. It presents an application of Reactive Tabu Search (RTS) metaheuristic for the problems cited, the RTS is an important variation of the classic Tabu Search. Moreover, it presents a new heuristic technique for solving combinatorial optimization problems named Column Generation Improbement Heuristic (CGIH). It also presents an application of CGIH for the covering codes problems. The CGIH combines the delayed column generation, technique used to solve problems with a large number of decision variables (columns), and local search heuristics. A comparison of results obtained by the Reactive Tabu Search, the Tabu Search without the reaction mechanism and the CGIH is also presented in order to assess the effectivenss of the presented heuristics.

[pt] Esta dissertação estuda formulações, algoritmos e métodos exatos para resolver instâncias do Problema de Alocação Generalizada (PAG) com uma separação de desigualdades (3, 0.5)-SRC que viabilize a enumeração de colunas. Este trabalho é motivado pela perspectiva de alcançar o estado-da-arte com resultados competitivos comparáveis às melhores soluções encontradas na literatura por Avella (2010) e Michelon (2012). A pesquisa abrange métodos exatos e heurísticas, com ênfase no estudo que aborda a decomposição de Dantzig-Wolfe, o algoritmo de geração de colunas, a estabilização de colunas por meio da ponderação de duais proposto por Wentges (1997) e a enumeração de colunas habilitada pela minimização do gap decorrente do algoritmo de price-and-cut. O algoritmo de price-and-cut desenvolvido recorre à geração de colunas (pricing) aliada à separação de (3, 0.5)-SRCs para aumentar o lower bound gerado, assim minimizando o gap. A geração de colunas implementada é inspirada no algoritmo de Savelsbergh (1997); e a separação de (3, 0.5)-SRCs é motivada pelo trabalho de Jepsen (2008) e pelo algoritmo branch-cut-andprice proposto por Poggi e Uchoa (2016) para o CVRP. De acordo com os experimentos computacionais, as desigualdades adotadas são capazes de reduzir o gap suficientemente para viabilizar a enumeração de colunas em diversas instâncias do PAG com até 200 tarefas e 20 máquinas. O método utilizado obteve resultados compatíveis às melhores soluções conhecidas, enumerando todas as colunas necessárias para cobrir o gap determinado pelo price-and-cut. Esse resultado incentiva futuras pesquisas para estender a aplicação do algoritmo a instâncias maiores e mais difíceis. / [en] This dissertation deals with formulations, algorithms and exact methods for solving the well-known Generalized Assignment Problem (GAP) through a price-and-cut approach with the separation of (3, 0.5)-SRC inequalities in order to improve column enumeration feasibility and efficiency. This work is motivated by the perspective of reaching state-of-the-art performance, attaining competitive results which are comparable with the best known solutions found in the literature by Avella (2010) and Michelon (2012). This research was build on exact methods and some heuristics with emphasis on the Dantzig- Wolfe decomposition, the column generation algorithm, the stabilization through weighted Dantzig-Wolfe decomposition proposed byWentges (1997) and finally the column enumeration motivated by the gap minimization reached through the price-and-cut algorithm. The price-and-cut algorithm proposed here resort to column generation (pricing) combined with the separation of (3, 0.5)-SRC cuts in order to increase the generated lower bound, thus minimizing the attained gap. This column generation algorithm follows the work of Savelsbergh (1997); and the separation of (3, 0.5)-SRCs is formulated by Jepsen (2008) and motivated by the branch-cut-and-price algorithm proposed by Poggi and Uchoa (2016) for the CVRP. According to computational experiments, the adopted inequalities are capable of sufficiently reducing the gap, assuring the feasibility of column enumeration for several GAP instances with up to 200 tasks and 20 machines. This method achieved expressive results, compatible with the best known solutions, enumerating all the necessary columns to cover the gap found by the price-and-cut. Therefore, these results motivate future research towards the extension of the method s applicability to larger and more complex instances.

[pt] O Capacitated Vehicle Routing Problems (CVRP) é uma versão seminal do problema de roteamento de veículos, um clássico problema em Pesquisa Operacional. Introduzido por Dantzig e Ramser, o CVRP generaliza o Traveling Salesman Problem (TSP) e o Bin Packing Problem (BPP). Problemas de roteamento aparecem em diversas aplicações no mundo real, geralmente no contexto de diminuição de custos, emissão de poluentes ou energia dentro das atividades relacionadas ao transporte. De fato, estes custos podem ficar entre 5 por cento e 20 por cento do custo total do produto. Por isto, qualquer economia nos custos de roteamento pode ser relevante. O CVRP é definido da seguinte maneira: dado um conjunto de n mais 1 localidades - um depósito e n clientes - as distâncias entre cada par de localidades, as demandas inteiras associadas a cada cliente e a capacidade do veículo, quer se obter um conjunto de rotas que comecem no depósito, visitem cada cliente apenas uma vez e retornem ao depósito. A distâncias percorrida deve ser mínima e a soma das demandas dos clientes presentes em cada rota não pode exceder a capacidade do veículo. Este trabalho considera que o número de veículos disponíveis é conhecido. Algoritmos no estado da arte para encontrar e provar que uma solução é ótima, para o CVRP, calculam seus limites inferiores através de geração de colunas e depois os melhoram com a adição de planos de corte. As colunas geradas podem ser rotas elementares, onde obrigatoriamente cada cliente é visitado somente uma vez, ou uma relaxação desta obrigação com o uso de q-rotas ou ng-rotas, que diferem apenas em como é permitido que um cliente seja revisitado dentro de uma mesma rota. Já os cortes são classificados como robustos, aquele que são definidos sobre as variáveis dos arcos, e não robustos (ou fortes), que são os definidos sobre as variáveis do problema mestre da geração de colunas. O termo robusto, usado acima, se refere a como a adição do corte modifica a eficiência da resolução do problema de pricing. Além do descrito acima, o algoritmo exato mais eficiente para o CVRP usa muitos elementos, o que torna sua replicação uma tarefa difícil e longa. O objetivo deste trabalho é determinar o quão bom são os limites inferiores obtidos com geração de colunas de ng-rotas usando apenas cortes de capacidade e os recentes subset row cuts de memória limitada. Além disto, é avaliado o ganho conseguido com a consideração deste tipo de corte forte e as combinações com outras técnicas, como por exemplo, Decremental Space State Relaxation (DSSR), Completion Bounds, ng-rotas e cortes de capacidade sobre a formulação de Set Partitioning. Extensos experimentos computacionais são apresentados em conjunto com a análise dos resultados obtidos. / [en] The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is the seminal version of the vehicle routing problem, a classical problem in Operational Research. Introduced by Dantzig e Ramser, the CVRP generalizes the Traveling Salesman Problem (TSP) and the Bin Packing Problem (BPP). In addition, routing problems arise in several real world applications, often in the context of reducing costs, polluent emissions or energy within transportation activities. In fact, the cost with transportation can be roughly estimated to represent 5 per cent to 20 per cent of the overall cost of a delivered product. This means that any saving in routing can be much relevant. The CVRP is stated as follows: given a set of n plus 1 locations - a depot and n customers - the distances between every pair of locations, integer demands associated with each customer, and a vehicle capacity, we are interested in determining the set of routes that start at the depot, visits each customer exactly once and returns to the depot. The total distance traveled by the routes should be minimized and the sum of the demands of customers on each route should not exceed the vehicle capacity. This work considers that the number of available vehicles is given. State of the art algorithms for finding and proving optimal solutions for the CVRP compute their lower bounds through column generation and improving it by adding cutting planes. The columns generated may be elementary routes, where customers are visited only once, or relaxations such as q-routes and the more recent ng-routes, which differ on how they allow repeating customers along the routes. Cuts may be classified as robust, those that are defined over arc variables, and non-robust (or strong), those that are defined over the column generation master problem variables. The term robust used above refers to how adding the cut modifies the efficiency of solving the pricing problem. Besides the description above, the most efficient exact algorithms for the CVRP use too many elements turning its replication a hard long task. The objective of this work is to determine how good can be lower bounds computed by a column generation algorithm on ng-routes using only capacity cuts and a family of strong cuts, the limited memory subset row cuts. We assess the leverage achieved with the consideration of this kind of strong cuts and its combination with others techniques like Decremental Space State Relaxation (DSSR), Completion Bounds, ng-Routes and Capacity Cuts over a Set Partitioning formulation of the problem. Extensive computational experiments are presented along with an analysis of the results obtained.

[pt] Os sistemas rodoviários são grandes candidatos à aplicação de técnicas de otimização para a redução dos custos operacionais. Neste trabalho são apresentados dois modelos de programação inteira para problemas nesta área, o Problema de Transferência de Cargas (PTC) e o Problema de Alocação de Cargas (PAC). Ambos foram resolvidos de maneira ótima ou quase ótima em tempo razoável, tanto em termos acadêmicos como para sua utilização prática. São apresentados os problemas, as formulações dos modelos, as técnicas de pré-processamento utilizadas, assim como resultados computacionais de instâncias reais. / [en] Road systems are major candidates for the use of optimization techniques to obtain operational reduction costs. In this research we present two integer programming models for road problems, the Load Transference Problem and the Load Scheduling Problem. Both problems were solved to optimality or near-optimality in a reasonable time, either for academic or practical purposes. We present the descriptions of the problems, the mathematical formulations, the preprocessing techniques used, as well as computational results for real instances.

[pt] O problema de Roteamento de Veículos com restrição de capacidade (CVRP) é um dos problemas mais estudados em Otimização Combinatória. Sendo uma generalização imediata do conhecido problema do Caixeiro Viajante, o CVRP tem atraído a atenção dos pesquisadores mais proeminentes da área desde os anos 60. Um dos algoritmos mais importantes para a sua resolução foi proposto no início dos anos 80 quando um algoritmo utilizando uma relaxação Lagrangeana particularmente adequada provou ser bastante superior aos algoritmos contemporâneos. Este algoritmo sugeriu a utilização de técnicas de geração de colunas que, nos anos seguintes até o início dos anos 90, assumiram o rótulo de melhor algoritmo para o CVRP. Finalmente, em meados dos anos 90, algoritmos de planos de corte apresentaram resultados que convenceram a comunidade de que esta deveria ser a abordagem para resolver os problemas mais difíceis de CVRP. Esta dissertação apresenta uma revisão deste algoritmos anteriores e propõe um formulação que permite reunir o melhor deles. O algortimo resultante, que pode ser rotulado como de branch-and-cut-and-price, trabalha com um número exponencial de variáveis e restrições que definem um espaço relaxado de soluções que corresponde à interseção dos espaços de solução relaxados utilizados pelos algoritmos anteriores. Esta dissertação também descreve um implementação especial do algoritmo de programação dinâmica para resolução do problema de geração de colunas. Estratégias para fazer um branching robusto também são discutidas. Tudo isso permite construir um algoritmo que é capaz de ter uma boa performance quando aplicado a diferentes classes de instâncias. A experiência computacional mostrou que a abordagem proposta obtém limites inferiores consistentemente melhores que os dos algoritmos anteriores. Mais ainda, permite resolver em tempo hábil diferentes tipos de instâncias de até 135 vértices, incluindo 18 que foram resolvidas pela primeira vez. / [en] The Capacitated Vehicle Routing problem (CVRP) has been one of the most studied problems in the field of Combinatorial Optimization. A straight forward generalization of the popular Travelling Salesperson problem, the CVRP has drawn attention of the most prominent researchers since the early 60`s. One of the most important algorithms appeared in the early 80`s when a suitable Lagrangean relaxation algorithm has demonstrated to be far better than the contemporary ones. This algorithm suggested the use of column generation algorithms that succeeded to become the best ones in the late 80`s and early 90`s. Finally, in the mid 90`s, cutting plane methods presented results that convinced the community that this should be the approach for solving the hardest CVRP problems. This dissertation presents an overview of those early algorithms and proposes a formulation that allows uniting the best contributions of them. The resulting algorithm, labeled as a branch-and-cut-and-price algorithm, deals with exponentially many variables and constraints that define a relaxed solution space that is the intersection of the relaxed solution spaces considered in the previous algorithms. The dissertation also describes a specially devised dynamic programming algorithm to solve the column generation subproblem and discusses robust branching strategies that altogether allowed to build an algorithm that perfoms well on several different classes of instances. The computational experience has shown that the approach here proposed leads to lower bounds superior than the previous ones. Moreover, it allowed to consistently solve instances with up to 135 vertices, including 18 that were solved for the first time.