Técnicas de Inteligência Artificial e otimização aplicadas ao problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas

• Processo: 25/14037-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Antônio Augusto Chaves
• Beneficiário: Paulo Roberto Costa Pedro
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/08848-3 - Problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas: métodos de otimização e restrições práticas da milha intermediária da cadeia de suprimentos, AP.R
• Assunto(s): Meta-heurística Problemas de roteamento de veículos Otimização combinatória
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Metaheurísticas | Milha intermediária | roteamento de veículos | Otimização combinatória

Resumo

Este projeto visa investigar e desenvolver soluções eficientes para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega de cargas completas no transporte de milha intermediária de empresas de e-commerce. A pesquisa irá abordar desafios logísticos como frota heterogênea e sustentável, estações de recarga, janelas de tempo e a utilização de frota terceirizada. A otimização dessa etapa é essencial para reduzir custos, melhorar a eficiência operacional e minimizar impactos ambientais. Para isso, serão aplicadas técnicas de otimização exata e heurística, com destaque para o uso de metaheurísticas baseadas em chaves aleatórias e algoritmos evolutivos. Além disso, o projeto explorará técnicas de Inteligência Artificial para otimizar essas metaheurísticas, investigando como LLMs (do inglês, Large Language Models) podem configurar os parâmetros das metaheurísticas e como técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo podem aproximar o cálculo da função objetivo, reduzindo o custo computacional. Espera-se que os métodos desenvolvidos contribuam para tornar o transporte entre centros de distribuição mais ágil, econômico e sustentável.