Este artigo trata do problema de distribuição física que envolve o agrupamento e alocação de entregas a uma frota de veículos visando minimizar o frete total. Este problema surge em diferentes situações práticas em que os pontos a serem atendidos estão suficientemente próximos entre si de tal modo que as distâncias percorridas entre paradas consecutivas podem ser consideradas irrelevantes para o custo total de entregas da frota e, portanto, podem ser desconsideradas para o cálculo dos fretes pagos a terceiros que realizam esse serviço. Este trabalho propõe um método de resolução para um problema de binpacking generalizado com restrições adicionais encontrado em situações práticas de logística e transporte de cargas. Neste trabalho é proposta uma meta-heurística de Busca Decomposta em Vizinhança Variável (VNDS) para a resolução desse problema. Experimentos computacionais com instâncias de problemas benchmarking da literatura evidenciam que essa meta-heurística produz bons resultados (obteve a solução ótima ou próxima do limite inferior em todas as instâncias testadas) em tempos de processamento bastante reduzidos (até 5,10% mais rápido do que o VNS).

In this paper, we deal with the physical distribution problem that comprises grouping and assigning deliveries to a heterogeneous fleet of vehicles aiming to minimize the total freight cost. This problem arises in several practical situations in which the customers to be served are geographically close enough to each other such that distances traveled between consecutive stops can be regarded as irrelevant when compared to the overall vehicle costs, and thus not considered when establishing the freight rate to be paid to third-party carriers. This work proposes a generalized bin-packing problem resolution method with additional constraint found in logistics and freight transportation practical situations. A VNDS (Variable Neighborhood Decomposition Search) meta-heuristic proposed to solve this problem. Computational experiments conducted using benchmark instances problems from the literature evidence that our heuristic produces improved results (optimal solution or near lower limit in all instances) in very short times (5.10% faster than the VNS).