Freight distribution systems are under stress. With the world population growing, the migration of people to urban areas and technologies that allow purchases from virtually anywhere, efficient freight distribution can be challenging. An inefficient movement of goods may lead to business not being economically viable and also has social and environmental negative effects. An important strategy to be incorporated in freight distribution systems is the consolidation of goods, i.e., group goods by their destination. This strategy increases vehicles utilisation, reducing the number of vehicles and the number of trips required for the distribution and, consequently, costs, traffic, noise and air pollution. In this thesis, we explore consolidation in three different contexts (or cases) from an optimisation point of view. Each context is related to optimisation problems for which we developed mathematical programming models and solution methods. The first case in which we explore consolidation is in container loading problems (CLPs). CLPs are a class of packing problems which aims at positioning three-dimensional boxes inside a container efficiently. The literature has incorporated many practical aspects into container loading solution method (e.g. restricting orientation of boxes, stability and weight distribution). However, to the best of our knowledge, the case considering more dynamic systems (e.g. cross-docking) in which goods might have a schedule of arrival were yet to be contemplated by the literature. We define an extension of CLP which we call Container Loading Problem with Time Availability Constraints (CLPTAC), which considers boxes are not always available for loading. We propose an extension of a CLP model that is suitable for CLPTAC and solution methods which can also handle cases with uncertainty in the schedule of the arrival of the boxes. The second case is a more broad view of the network, considering an open vehicle routing problem with cross-dock selection. The traditional vehicle routing problem has been fairly studied. Its open version (i.e. with routes that start and end at different points) has not received the same attention. We propose a version of the open vehicle routing problem in which some nodes of the network are consolidation centres. Instead of shippers sending goods directly to their consumers, they must send to one of the available consolidation centres, then, goods are resorted and forwarded to their destination. For this problem, we propose a mixed integer linear programming model for cost minimisation and a solution method based on the Benders decomposition framework. A third case in which we explored consolidation is in collaborative logistics. Particularly, we focus on the shared use of the currently available infrastructure. We defined a hub selection problem in which one of the suppliers is selected as a hub. In a hub facility, other suppliers might meet to exchange their goods allowing one supplier to satisfy the demand from others. For this problem, we propose a mixed integer linear programming model and a heuristic based on the model. Moreover, we compared a traditional distribution strategy, with each supplier handling its demand, against the collaborative one. In this thesis, we explore these three cases which are related to consolidation for improving the efficiency in freight distribution systems. We extend some problems (e.g. versions of CLP) to apply them to a more dynamic setting and we also define optimisation problems for networks with consolidation centres. Furthermore, we propose solution methods for each of the defined problems and evaluate them using randomly generated instances, benchmarks from the literature and some cases based on real-world characteristics. / Sistemas de distribuição de carga possuem uma demanda muito alta. Com a população mundial crescendo, a migração em direção às áreas urbanas e as tecnologias que permitem compras de virtualmente qualquer lugar, a distribuição eficiente de mercadorias pode ser um desafio. Uma movimentação ineficiente de mercadorias pode tornar negócios economicamente inviáveis além de ter um impacto social e ambiental negativos. Uma estratégia importante para se incorporar em sistemas de distribuição é a consolidação de cargas, isto é, agrupar cargas de acordo com seus destinos. Essa estratégia aumenta a utilização dos veículos, reduzindo o número de veículos e viagens necessários para a distribuição e, consequentemente, custos, tráfego, poluição sonora e do ar. Nesta tese, é explorada a técnica de consolidação em três casos diferentes de um ponto de vista de otimização. Cada caso é relacionado a problemas de otimização para os quais são propostos modelos de programação matemática e métodos de solução. O primeiro caso em que é explorada a consolidação é em Problemas de Carregamento de Contêineres (PCCs). PCCs pertencem a uma classe de problemas de empacotamento que visa posicionar caixas tridimensionais dentro de contêineres eficientemente. A literatura tem incorporado diversos aspectos práticos em procedimentos de solução dos PCCs (por exemplo, restringir a orientação das caixas, estabilidade e distribuição de peso). No entanto, o caso que considera sistemas logísticos mais dinâmicos (como cross-docking), nos quais mercadorias podem ter uma agenda de chegada ainda não havia sido contemplados. É definida uma extensão de PCC chamada de Problema de Carregamento de Contêieneres com Restrições de Disponibilidade Temporal (PCCRDT). Também, propõem-se modelos e métodos de solução para o PCCRDT que são capazes de lidar com incerteza na chegada das mercadorias. O segundo caso utiliza uma visão mais abrangente da rede de distribuição, considerando um problema de roteamento de veículos em rede aberta com seleção de cross-dock. O problema tradicional de roteamento de veículos é bastante estudado. A sua versão aberta (com rotas que começam e terminam em pontos diferentes) não tem recebido tanta atenção. É proposta uma versão do roteamento de veículos em rede aberta em que alguns nós da rede são centros de consolidação. Os fornecedores, ao invés de enviar as mercadorias diretamente para os consumidores, enviam-nas para um dos centros de consolidação disponíveis, então, as mercadorias são reorganizadas (em diferentes veículos) e encaminhadas para o seus destinos. Para esse problema, é proposto um modelo de programação linear inteira mista para a minimização de custo e um método de solução baseado no arcabouço de decomposição de Benders. Um terceiro caso em que foi explorada a consolidação de mercadorias é o de logística colaborativa. Particularmente, se concentrou no uso compartilhado de infra-estrutura já disponível na rede de distribuição. É definido um problema de seleção de seleção de um dos fornecedores como hub. No hub, outros fornecedores podem se encontrar para trocar suas mercadorias, permitindo que um fornecedor satisfaça a demanda de outro. Para esse problema, é proposto um modelo de programação linear inteira mista e uma heurística baseada no modelo. Ainda, é comparada uma estratégia de distribuição convencional (com cada fornecedor responsável pela sua própria demanda) com uma estratégia colaborativa. Nesta tese, são explorados esses três casos que se relacionam com consolidação para melhorar a eficiência de sistemas de distribuição de carga. São estendidos alguns problemas (como o PCC) para que se possa aplicá-los em cenários mais dinâmicos e também são definidos problemas de otimização em redes com centros de consolidação. Além disso, são propostos métodos de solução para cada um dos casos. Os métodos são avaliados em instâncias geradas aleatoriamente, instâncias da literatura e, em alguns casos, instâncias baseadas em cenários reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2523.pdf: 1711552 bytes, checksum: cf13454170c0e1db1eb5ae2aa8cff6a3 (MD5) Previous issue date: 2009-02-26 / Financiadora de Estudos e Projetos / The object of this study is a particular case of the cutting and packing problems, known as container loading problems. These problems consist in arranging rectangular boxes orthogonally into containers (or into trucks, railcars and pallets), in order to optimize an objective function, for example, maximize the utilization of the available space, or minimize the number of the required containers to load all the available items. The objective of this study is to develop mathematical programming models to deal with situations commonly found in container loading practice. Multiple orientations of the boxes, weight limit of the container, cargo stability, load bearing strength of the boxes and multiple destinations of the cargo are considered. The author is not aware of mathematical formulations available in the cutting and packing literature that deal with such considerations, and this paper intends to contribute with possible formulations that describe these situations, although not very realistic for being used in practice. Computational experiments with the proposed models are performed with the software AMS/CPLEX and randomly generated instances extracted from the cutting and packing literature. The results show that the models are consistent and properly represent the practical situations treated, although this approach (in its current version) is limited to solve to optimality only medium-sized problems. However, we believe that the proposed models can be useful to motivate future research exploring decomposition methods, relaxations, heuristics, among others, to solve the present problems. / O objeto de estudo deste trabalho é um caso particular dos problemas de corte e empacotamento, conhecido como problemas de carregamento de contêineres. Estes problemas consistem em arranjar caixas retangulares ortogonalmente dentro de contêineres (ou caminhões, vagões ferroviários e paletes), de maneira a otimizar uma função objetivo, por exemplo, maximizar o aproveitamento do espaço disponível, ou então minimizar o número de contêineres necessários para carregar todas as caixas disponíveis. O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de programação matemática que abordem situações comumente encontradas na prática do carregamento de contêineres. Considerações de múltiplas orientações das caixas, limite de peso do contêiner, estabilidade do carregamento, resistência das caixas ao empilhamento e carga fracionada em múltiplos destinos são tratadas. O autor não tem conhecimento de formulações matemáticas disponíveis na literatura de corte e empacotamento que tratem estas considerações, e este trabalho pretende contribuir com possíveis formulações que, embora pouco realistas para serem aplicadas na prática, descrevem estas situações. Experimentos computacionais com os modelos propostos são realizados utilizando o aplicativo GAMS/CPLEX e exemplos gerados aleatoriamente e da literatura. Os resultados mostram que os modelos são coerentes e representam adequadamente as situações tratadas, embora esta abordagem (na sua versão atual) esteja limitada a resolver otimamente apenas problemas de tamanho bem moderado. No entanto, os modelos podem ser úteis para motivar pesquisas futuras explorando métodos de decomposição, métodos de relaxação, métodos heurísticos, entre outros, para resolver os problemas em questão.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5182.pdf: 6075915 bytes, checksum: 91596b4ab6b9108e05799c5f3c87831d (MD5) Previous issue date: 2013-05-17 / Financiadora de Estudos e Projetos / The object of this study are combined problems of the Vehicle Routing Problem and the Container Loading Problem, recently addressed as Integrated Vehicle Routing and Loading Problems. In these problems, the objective is to optimize simultaneously the planning of the vehicles routes and the arrangement of the cargo inside them, while considering a series of practical constraints from both vehicle routing and container loading. The objectives of this study are: (i) to study the integration between the Vehicle Routing Problem and the Container Loading Problem; (ii) to develop mathematical programming models to represent Integrated Vehicle Routing and Loading Problems; (iii) to develop and implement heuristics and metaheuristics to solve some of these problems; (iv) to analyze and compare the performance of the proposed models, by means of modeling languages and optimization solvers, as well as the heuristic methods, when solving instances from the literature and real-world situations. Besides being hard and relatively less studied problems, the main reason for this study is that with effective solution methods for optimizing the vehicle routing and the cargo loading, operational and tactical decisions could be made with more reliability, accuracy, quickness and with less uncertainty in real situations, besides of an improved use of the staff tasked to load and unload the cargo. On the other hand, these methods can also be usefull to reduce fixed and variable costs in a company that might use them. Computational experiments with some of the proposed models were performed with an optimization software and randomly generated instances. The results show that the models are consistent and properly represent the practical situations treated, although this approach (in its current version) is limited to solve to optimality only problems of moderate size, that is, situations with few customers, few vehicles, and mainly with a relatively reduced number of possible positions to load the boxes. This has motivated the development of heuristic and metaheuristic methods to solve more realistic vehicle routing and loading problems. The algorithms are based on the combination of classical heuristics from both the vehicle routing and container loading literatures, as well as two metaheuristic strategies, and their use in more elaborate procedures. Although these approaches cannot assure optimal solutions for the respective problems, they are relatively simple, fast enough to solve real instances, flexible enough to include practical considerations, and normally assure relatively good solutions in acceptable computational times in practice. Computational experiments were performed with these methods considering instances based on the vehicle routing literature and actual customers orders, as well as instances based on a real-world situation where the problem occurs. / O objeto de estudo deste trabalho são problemas combinados do Problema de Roteamento de Veículos com o Problema de Carregamento de Contêineres, tratados mais recentemente na literatura como Problemas Integrados de Roteamento e Carregamento de Veículos. Nestes problemas, genericamente, busca-se otimizar simultaneamente o planejamento dos roteiros dos veículos e o arranjo da carga dentro dos mesmos, respeitando-se uma série de considerações práticas que advêm tanto do Problema de Roteamento de Veículos como do Problema de Carregamento de Contêineres. Os objetivos deste trabalho são: (i) estudar a integração do Problema de Roteamento de Veículos com o Problema de Carregamento de Contêineres; (ii) desenvolver modelos de programação matemática para representar Problemas Integrados de Roteamento e Carregamento de Veículos; (iii) desenvolver e implementar métodos heurísticos e meta-heurísticos para resolver alguns destes problemas; (iv) analisar e comparar o desempenho da solução dos modelos, via linguagens de modelagem e aplicativos de otimização, e dos métodos heurísticos desenvolvidos ao resolver exemplos baseados na literatura e em situações reais em que este problema ocorre. Além de serem problemas difíceis e relativamente pouco estudados, a principal justificativa para o estudo destes problemas é que, com métodos de solução eficazes para a otimização do roteamento dos veículos e do carregamento das cargas, decisões operacionais e táticas podem ser tomadas com maior segurança, acurácia, rapidez e menor incerteza em situações reais, além de possibilitar um melhor desempenho do pessoal encarregado da montagem e descarregamento da carga. Por outro lado, estes métodos também podem ser úteis na redução de custos fixos e variáveis de uma empresa que venha a utilizá-los. Experimentos computacionais com alguns dos modelos propostos foram realizados utilizando um aplicativo de otimização e aplicados a exemplos gerados aleatoriamente. Estes resultados mostram que os modelos são coerentes e representam adequadamente as situações tratadas, embora esta abordagem (na sua versão atual) esteja limitada a resolver otimamente apenas problemas de tamanho bem moderado, isto é, em que haja poucos clientes, poucos veículos, e que o número de possíveis posições para se arranjar as caixas dentro de cada veículo seja relativamente pequeno. Isso motivou o desenvolvimento de métodos heurísticos e meta-heurísticos para resolver problemas mais realistas de roteamento e carregamento de veículos. Os algoritmos são baseados na combinação de heurísticas clássicas das literaturas de Roteamento de Veículos e de Carregamento de Contêineres, bem como em duas estratégias meta-heurísticas, e no uso delas em procedimentos mais elaborados. Embora não haja garantias de que as soluções obtidas para os respectivos problemas sejam ótimas, tratam-se de heurísticas relativamente simples, suficientemente rápidas para resolver problemas reais, razoavelmente flexíveis para incorporar aspectos práticos, e que normalmente garantem soluções relativamente boas em tempos computacionais aceitáveis na prática. Experimentos computacionais foram realizados com estes métodos considerando exemplos baseados na literatura de Roteamento de Veículos e em pedidos reais de cargas, bem como exemplos baseados em um caso real em que o problema ocorre.

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