O presente trabalho tem por objetivo propor algoritmos, facilmente implementáveis em microcomputadores, capazes de dimensionar uma frota de veículos para atender um conjunto de pontos de demanda, ou capazes de alocar uma frota existente a esse conjunto, de forma que nenhum ponto de demanda deixe de ser atendido em um período de tempo especificado. Os algoritmos propostos são capazes de trabalhar com tipos de veículos de capacidades e velocidades diferentes, considerando os custos fixo e variável de cada tipo. A seleção e alocação dos veículos a viagens e feita visando-se a minimização do custo da frota, podendo os veículos realizar mais de uma viagem no período de tempo máximo especificado. Os algoritmos permitem que mais de uma viagem seja realizada para pontos cuja demanda total não possa ser atendida por nenhum tipo de veículo disponível em uma única viagem. Os algorítmos desenvolvidos apresentaram, em problemas clássicos e menos abrangentes de minimização de distâncias ou custos variáveis, como o problema básico de roteamento de veículos, resultados piores que os de outros algorítmos especificamente desenvolvidos para tais casos, mas podem ser utilizados, sem alterações estruturais, em problemas reais associados ao cenário bem mais abrangente do problema geral de roteamento de múltiplos veículos adotado no presente trabalho, para minimização do custo total da frota.

The present study proposes algorithms, of easy microcomputer implementation, which can obtain a vehicle fleet, or place an existing one, to serve a set of demand centers, leaving no demand center without serving, in a spepecifiedmperiod of time. The proposed algorithms can work with different vehicle types, varying on velocity and capacity, considering fixed and variable costs of each type. The selection and placing of vehicles to voyages objectifies minimization of fleet cost, being possible for vehicles making more than one Voyage on the specified period of time. The proposed algorithms also allow more than one Voyage per demand center, if the demand is bigger than the capacity of any type of vehicle available. The proposed algorithms have a worse performance on solving low restricted distance or variable cost minimization problems, like the basic multiple routing problem, than other specificly developed algorithms, but can be used to solve, without structural changes, real problems based on more restricted, fleet cost minimization objectived, general multiple vehicle routing scenario, proposed on following study.