O trabalho apresenta o desenvolvimento e a aplicação de um modelo de localização de centros intermediários de consolidação e redistribuição de cargas em um ambiente urbano brasileiro. O método integra o TransCAD e o OpenSolver e é aplicado à cidade de Curitiba, uma das dez mais populosas do Brasil. O método proposto é caracterizado como um modelo de localização-roteirização baseado em agrupamento e subsequente roteirização, identificado na literatura por cluster-first routesecond; a adoção deste ordenamento permite tratar o problema para o atendimento de muitos estabelecimentos, como os até 65 mil em alguns dos cenários no estudo de caso de Curitiba. Cada agrupamento representa os pontos a serem visitados em uma única viagem e o processo inicial tenta minimizar as distâncias entre os estabelecimentos de cada grupo; na fase seguinte o melhor roteiro é computado para cada grupo; a terceira etapa consiste em calcular, para cada grupo e candidato, a distância total percorrida na viagem; por fim, a implantação ou não dos candidatos a centros de distribuição é obtida com a minimização em um modelo de programação linear inteira dos custos de aquisição e de operação dos centros de distribuição e dos custos de transportes. A dissertação também aborda a crescente percepção da importância da logística urbana à qualidade de vida nas cidades onde o adensamento populacional acirra a disputa pelo espaço viário e o conceito de City Logistics, que delineia entre outras medidas o ambiente cooperativo no qual implantação de centros de distribuição urbanos deve ocorrer.

This work presents the development and application of a model for the location of intermediary consolidation and redistribution freight centers in Brazilian cities. The method integrates TransCad and OpenSolver, and its use was evaluated with data from the City of Curitiba one of the ten largest in Brazil. The proposed method is characterized as a location-routing model based on clustering and subsequent tour building known as cluster-first route-second. This enables dealing with problem instances containing as many as 65 thousand customers. Each cluster comprehends the points visited on a single trip and the initial process minimizes the distances between customers; the routes are calculated in the next phase and the third step consists in computing the total distance covered in each trip for every cluster and every candidate; finally, the implementation of each distribution center candidate is decided by minimizing the costs of acquisition, operation and distribution, using an integer linear programming model. The dissertation also highlights the growing realization of the importance of urban freight transport to quality of life, especially in cities where increasing population density intensifies the competition for road space, and City Logistics concepts, that outline among other measures the cooperative environment where implementation of urban distribution centers should occur.