Matheurística Multi-Wave Fix-and-Optimize acelerada por GPU para o Problema de Wave Order Picking: redução vetorizada de instância e tratamento fracionário com regimes rígido e flexível

O Wave Order Picking seleciona, a cada ciclo operacional, subconjuntos de pedidos que maximizam a razão entre volume processado e corredores visitados. Este artigo avalia a tratabilidade de uma matheurística Multi-Wave Fix-and-Optimize que combina redução vetorizada em GPU, na etapa Fix, com tratamento da função objetivo fracionária na etapa Optimize. Em cada iteração, o método seleciona uma wave, atualiza o backlog e repete o ciclo até o limite de tempo ou esgotamento dos pedidos processáveis. Comparam-se Formulação Inversa e Dinkelbach sob regimes rígido e flexível. Os resultados indicam que o regime flexível é condição de operabilidade para a Formulação Inversa em redução agressiva, enquanto Dinkelbach entrega maior qualidade com maior custo computacional. A redução em GPU viabiliza instâncias de grande porte inacessíveis sem pré-processamento.