O presente estudo trata da configuração de uma rede de distribuição capacitada com restrição de cobertura. O objetivo é determinar quais cidades, dentre um conjunto de candidatas, devem atuar como centrais de desconsolidação de carga, de forma a minimizar o custo total de transporte (transferência e distribuição) para uma determinada demanda, atendendo às restrições operacionais e de distância de cobertura. A partir da pesquisa na literatura sobre o assunto, foi preparado um modelo de programação linear inteira para encontrar a solução ótima para o problema. Esse modelo é baseado nos clássicos problemas de localização, com modificação na função objetivo para retratar melhor a estrutura de custos de transporte, além da inclusão de restrições de cobertura e restrições de atendimento mínimas e máximas em cada central. O modelo foi implementado utilizando o suplemento Solver da planilha eletrônica Excel. Um outro enfoque de solução baseado na metaheurística Busca Tabu (Tabu Search) foi elaborado, com dois objetivos: permitir a análise de problemas quando não se tem disponível uma ferramenta para solução de modelos de programação linear; e analisar o comportamento da metaheurística quando utilizada na solução desse tipo de problema. O procedimento foi implementado a partir da construção de macros em linguagem Visual Basic for Application (VBA), também em Excel. O modelo de programação linear e a metaheurística Busca Tabu foram aplicados a alguns cenários de um problema real. Resultados, comparações e conclusões dessas aplicações são apresentados neste trabalho.

The present study deals with configuring a capacitated distribution network with coverage constraint. The objective consists of determining which cities, among a set of candidates, should act as load deconsolidation centers, aiming to minimize transportation total costs to attend a given demand, and obeying all operational constraints and coverage distances. Based on a literature review, an integer linear programming model was formulated to find the problem optimal solution. The model is based on classical location problems, but includes changes in the objective function to incorporate the transportation costs structure, besides coverage constraints and minimum and maximum central capacity constraints. The model was implemented using Excel’s Solver add-in. Another solution approach based on the Tabu Search metaheuristic was proposed, with two objectives: to permit problem analysis when linear programming tools are not available; and to learn on metaheuristic behavior when used to solve this type of problem. The Tabu Search procedure was implemented using Excel macro language in Visual Basic for Applications (VBA). Both integer linear programming and metaheuristic models were applied to some scenarios of a real-world problem. Applications results, comparisons and conclusions are presented in this work.