Esta pesquisa trata do projeto de redes de distribuição de carga parcelada. Mais especificamente são tratados dois tipos de problemas que são comuns no planejamento desse tipo de sistema. O primeiro deles corresponde ao problema estratégico de configuração de redes do tipo hub-and-spoke, consistindo na definição simultânea da quantidade e localização de terminais para consolidação de carga (ou hubs), e na definição da alocação dos terminais aos hubs localizados. Uma vez determinada a configuração da rede, o segundo problema, no nível de decisão tático, corresponde na definição do caminho que cada carga parcelada deve percorrer desde sua origem até alcançar seu terminal de destino, a um mínimo custo, tendo a rede hub-and-spoke como um dado de entrada do problema. Um novo modelo matemático é proposto para representar o problema estratégico de configuração de uma rede hub-and-spoke, possuindo uma menor quantidade de variáveis e restrições, ao se comparar com outros modelos matemáticos comumente utilizados para representar o problema. Esse novo modelo matemático permitiu a obtenção de soluções ótimas para problemas em redes com até 100 terminais, sendo apresentada pela primeira vez a solução ótima para problemas utilizados como benchmark na literatura. Dado que problemas de grande porte ainda continuam muito difíceis de serem resolvidos, são propostas três variantes de uma heurística simples e eficiente utilizando técnicas de multi-início e busca tabu, bem como uma heurística integrada em dois estágios baseada em busca tabu para solução. Experimentos computacionais utilizando dados tradicionalmente utilizados na literatura para solução de problemas de configuração de redes hub-and-spoke (conjuntos de dados CAB e AP), bem como instâncias novas e modificadas, mostraram que a abordagem utilizada para solução do problema possibilitou a obtenção da solução ótima, ou a melhor solução conhecida, para esses problemas em um tempo de processamento muito curto, permitindo assim resolver de forma eficiente problemas de grande porte, nunca antes resolvidos em pesquisas anteriores. O segundo problema foi motivado por uma aplicação prática de uma empresa de transporte rodoviário de cargas parceladas no Brasil. O problema diz respeito ao planejamento de carregamentos a serem realizados em cada terminal, levando-se em consideração cada carga parcelada que precisa ser transportada, definindo o percurso que cada carga deve percorrer até chegar ao seu destino. É proposto um modelo matemático e, dada a dificuldade para se resolver problemas de tamanho como o encontrado na prática, é proposto também um método de solução utilizando metaheurística busca tabu. Experimentos computacionais realizados mostraram que a heurística proposta pôde efetivamente resolver problemas de tamanho como o encontrado na prática.

This research deals with problems related to distribution networks for less-than-truckload (LTL) freight transportation. More specifically, we deal with two relevant problems that arise. The first corresponds to the strategic problem of designing and configuring hub-and-spoke networks in terms of simultaneously determining the optimal number of consolidation terminals (hub) nodes, their locations and the allocation of the other terminals (spokes) to the hubs. . Once the network configuration is determined, the second problem, in the tactical level of decision, corresponds to defining the path that each LTL individual freight needs to follow from its origin to reach its destination terminal, at a minimum cost, having a hub-and-spoke network topology as a data entry to the problem. A new mathematical model is proposed to represent the strategic problem of designing a hub-and-spoke network, with fewer variables and constraints than previous formulations found in the literature This model allowed us to obtain optimal solutions for problems in transportation networks with up to 100 terminals, reporting for the first time the optimal solutions of benchmark problems in the literature. Since this problems still remains too hard to solve for larger instances, we propose we propose three variants of a simple and efficient multi-start tabu search heuristic as well as a two-stage integrated tabu search heuristic to solve it. Computational experiments using typical benchmark problems (CAB and AP data sets) as well as new and modified instances show that our approaches consistently return the optimal or best-known results in very short CPU times, thus allowing the possibility of efficiently solving larger instances of the USAHLP than those found in the literature. The second problem is motivated by a practical application of a LTL transportation company in Brazil. It deals with the planning of loads to be done at each terminal, taking into account each LTL freight that needs to be transported, defining the path that each good needs to follow to reach its destination. A new mathematical model is proposed, and, since real world problems are very hard to solve, a heuristic based on tabu search is also developed. Computational experiments show that our heuristic can effectively solve real-world instances from a trucking company in Brazil.