Otimização Robusta aplicada ao Problema de Alocação de Veículos

O uso de modelos matemáticos e algoritmos para resolver o problema de alocação de veículos (PAV) tem se mostrado uma ferramenta crucial para decisões sobre a gestão de frotas no transporte de mercadorias. Nesse tipo de problema, incertezas em relação aos parâmetros são inevitáveis. Para contornar essa questão, pode-se empregar a técnica de otimização robusta (OR), que ajuda na modelagem e resolução de problemas ao considerar a incerteza dos parâmetros, aumentando as chances de encontrar uma solução viável na prática. Este trabalho propõe um modelo de otimização robusta para o PAV considerando incertezas na demanda, baseando-se em modelos para a variante determinística do PAV. O modelo proposto é validado através de experimentos computacionais utilizando exemplos realistas do transporte rodoviário de cargas no Brasil. Os resultados das simulações de Monte Carlo demonstram os benefícios de incorporar a incerteza ao PAV para apoiar a tomada de decisão. Agradecimentos: FAPESP