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Modelagem do problema de localização/roteirização para o transporte de carga fracionada. / Modelling the location routing problem for less than truck load transportation.Prado, André Alarcon de Almeida 28 November 2016 (has links)
As localizações dos terminais e as rotas de entrega que partem desses terminais são decisões importantes que surgem na concepção de redes de transporte de carga fracionada. Nesses casos, dois problemas independentes precisam ser tratados: o problema da localização de instalações (LAP) e o problema da roteirização dos veículos (VRP). Este trabalho apresenta um modelo matemático para resolver o LAP e o VRP de forma integrada, ou seja, para a resolução do problema de Localização/Roteirização (Location Routing Problem - LRP). De acordo com a literatura, a abordagem integrada do LRP fornece melhores resultados do que a solução do LAP e do VRP separadamente. O modelo foi testado e aplicado em um caso real de Many-to-Many com Multiplos elos LRP, respeitou as restrições e o nível de serviço exigido e propiciou melhoria nos resultados para a empresa de transporte no qual foi aplicado. Os resultados do modelo também foram melhores do que os resultados apresentados por um software líder de mercado. / In the Less Than Truck Load (LTL) operations both the location of facilities and the routing of vehicles are important decisions for the optimal design of the related logistics network. Two interdependent problems arise: the Location Allocation Problem (LAP) and the Vehicle Routing Problem (VRP). This paper presents a mathematical model to solve the LAP and the VRP simultaneously on an integrated way, such as the so-called Location-Routing Problem (LRP). According to the literature the LRP integrated approach provides better results than considering the LAP and the VRP separately. The model was tested and applied to a real case of Many-to-Many with Multi-Echelons LTL Location-Routing Problem respecting the constraints and the required service level standard and provided better results for the company in which it was tested. The model results also were better than the results presented by market-leading software.
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Modelagem do problema de localização/roteirização para o transporte de carga fracionada. / Modelling the location routing problem for less than truck load transportation.André Alarcon de Almeida Prado 28 November 2016 (has links)
As localizações dos terminais e as rotas de entrega que partem desses terminais são decisões importantes que surgem na concepção de redes de transporte de carga fracionada. Nesses casos, dois problemas independentes precisam ser tratados: o problema da localização de instalações (LAP) e o problema da roteirização dos veículos (VRP). Este trabalho apresenta um modelo matemático para resolver o LAP e o VRP de forma integrada, ou seja, para a resolução do problema de Localização/Roteirização (Location Routing Problem - LRP). De acordo com a literatura, a abordagem integrada do LRP fornece melhores resultados do que a solução do LAP e do VRP separadamente. O modelo foi testado e aplicado em um caso real de Many-to-Many com Multiplos elos LRP, respeitou as restrições e o nível de serviço exigido e propiciou melhoria nos resultados para a empresa de transporte no qual foi aplicado. Os resultados do modelo também foram melhores do que os resultados apresentados por um software líder de mercado. / In the Less Than Truck Load (LTL) operations both the location of facilities and the routing of vehicles are important decisions for the optimal design of the related logistics network. Two interdependent problems arise: the Location Allocation Problem (LAP) and the Vehicle Routing Problem (VRP). This paper presents a mathematical model to solve the LAP and the VRP simultaneously on an integrated way, such as the so-called Location-Routing Problem (LRP). According to the literature the LRP integrated approach provides better results than considering the LAP and the VRP separately. The model was tested and applied to a real case of Many-to-Many with Multi-Echelons LTL Location-Routing Problem respecting the constraints and the required service level standard and provided better results for the company in which it was tested. The model results also were better than the results presented by market-leading software.
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