MODELAGEM MATEMÁTICA E META-HEURÍSTICA ANSGA-II APLICADAS NA OTIMIZAÇÃO DE CUSTO E EMISSÃO DE CO2 PARA O PROBLEMA DO TRANSPORTE INTERMODAL DE SOJA

Este estudo abordou a problemática do transporte intermodal, com ênfase no sistema rodo-ferroviário voltado ao transporte de soja. Buscou-se minimizar tanto os custos quanto as emissões de CO2. Para isso, foram empregadas duas estratégias de otimização: modelagem matemática com uso do solver Gurobi Optimizer (GO) e um Algoritmo Genético Adaptativo baseado em Ordenação Não Dominada (ANSGA-II). Os dados revelam que o GO identificou soluções ótimas em 100% das instâncias de dimensão moderada, em que o ANSGA-II teve uma eficácia média de 0.21% inferior em custo e 0.83% superior em redução de emissões quando comparada ao GO. Nos maiores gaps, as variações foram pequenas: somente 0.53% em emissões de CO2 e 0.51% em custos. Assim, o ANSGA-II mostrou-se eficaz para o desafio do transporte intermodal bi-objetivo, mantendo uma margem estreita em relação ao solver e obtendo resultados para instâncias grandes em que o GO não conseguiu encontrar solução.