RESUMO O fretamento de veículos para realizar o transporte de funcionários em substituição ao transporte público é uma realidade para diversas empresas. Os benefícios obtidos com essa opção alcançam o conforto dos funcionários e o controle da entrada e saída desses nos diversos turnos de trabalho, o que ajuda no cotidiano de produção da empresa. Assim, planejar adequadamente as rotas para esses veículos também é importante. Neste contexto, este artigo estuda o problema de roteamento de veículos modelado por meio de fluxo de produtos em arcos para propor uma nova modelagem matemática que adiciona um certo controle na quantidade de passageiros entre veículos, no sentido de que cada veículo usado transporta aproximadamente a mesma quantidade de passageiros. Um estudo de caso referente ao transporte fretado de trabalhadores de uma indústria do ramo alimentício na cidade de Itumbiara-GO foi conduzido como forma de validar a viabilidade prática do modelo proposto. Uma série de experimentos computacionais e ajustes de parâmetros foram realizados com o objetivo de investigar o impacto prático de planejar rotas equilibradas em termos da quantidade de passageiros, número de visitas e da distância total percorrida. Estatística descritiva e testes de hipóteses validaram as soluções do modelo matemático proposto para uma parte significativa dos experimentos computacionais.

ABSTRACT Many companies have chosen private commute options over public transportation for employee displacement. The benefits obtained with these options aim at the comfort of the employees and management of the entry and exit time in the different work shifts, helping in the daily production of the companies. Thus, planning suitable routes for the vehicles is also essential. This article studies the vehicle routing problem based on a two-commodity network flow formulation to propose new mathematical modeling that explicitly controls the number of passengers between vehicles, targeting the design of routes with approximately the same number of passengers. To validate the practical feasibility of the proposed model, we solved a case study regarding the private commute transport of workers from the food industry in the city of Itumbiara-Brazil. This paper reports a series of computational experiments with parameter variation to evaluate the practical impact of planning balanced routes regarding the number of passengers, the number of visits, and the total distance traveled. Descriptive statistics and hypothesis tests validated the solutions of the proposed mathematical model for a significant part of the computational experiments.

RESUMO Em indústrias de manufatura, um dos processos de produção consiste em cortar grandes objetos em peças menores. Em pesquisa operacional, o estudo desse processo é conhecido como o problema de corte de estoque (PCE) e, devido à sua dificuldade de resolução, métodos heurísticos vêm sendo desenvolvidos pelos pesquisadores da área. Neste trabalho, propomos utilizar técnicas de análise de decisão multicritério (MCDA) a fim de resolver o PCE de forma eficiente em termos de GAP e tempo computacional. Nossa estratégia consiste em selecionar previamente os melhores padrões de corte com técnicas MCDA e resolver o problema apenas com esses padrões selecionados. Os testes computacionais mostraram que a solução obtida com essa estratégia apresenta um GAP entre 0,25% e 4,25% quando comparada com a solução ótima, dando indícios da qualidade da abordagem proposta.

ABSTRACT In manufacturing industries, one of the production processes consists of cutting large objects into smaller pieces. In operational research, this process’s study is known as the cutting stock problem (CSP). Due to its difficulty in resolution, heuristics have been developed by researchers in the area. In this work, we propose to use multicriteria decision analysis (MCDA) techniques to solve the CSP in a reasonable computational time and aiming to obtain solutions very close to the optimum. Our strategy consists of selecting the best cutting patterns using MCDA techniques and solving the problem only with these chosen patterns. The computational tests showed that the solution obtained with this strategy presents a GAP between 0.25% and 4.25% compared to the optimal solution, giving indications that the proposal is promising.