Modelo de programação linear inteira para otimização do transporte na colheita florestal

RESUMO: A indústria florestal desempenha um papel vital na economia global, mas enfrenta desafios logísticos significativos, especialmente no transporte de madeira. No Brasil, o Crescimento impulsionado pela Silvicultura 4.0 demanda cada vez mais métodos avançados de tomada de decisão. Diante da predominância do modal rodoviário e dos altos custos dos Equipamentos de colheita florestal, este estudo aborda o problema de roteamento integrado de caminhões e empilhadeiras móveis. O desafio em questão, formalmente classificado como um Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplas Restrições de Sincronização (VRPMS), tem como objetivo a minimização do tempo total de operação (makespan) da atividade. A principal contribuição deste trabalho é a proposição de um novo modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) para essa variante do VRPMS, preenchendo uma lacuna na literatura sobre abordagens exatas para o problema. Para lidar com instâncias de maior porte e garantir a aplicabilidade prática, foram também Implementadas e avaliadas duas heurísticas: Random Search (RS) e Simulated Annealing (SA). Os resultados demonstraram a eficácia de ambas as abordagens. O modelo PLIM foi capaz de encontrar soluções ótimas para cenários de até 10 lotes e, em instâncias maiores da literatura (com 22 e 28 lotes), mesmo com gap de Otimalidade, superou consistentemente a melhor heurística de referência. Por sua vez, o algoritmo SA proposto também se mostrou altamente competitivo, superando a mesma referência na maioria dos cenários e aproximando-se das melhores soluções encontradas pelo modelo em uma fração do tempo computacional. Adicionalmente, a análise de cenários indicam que as decisões mais impactantes para operação incluem o aumento da capacidade de carregamento paralelo e um planejamento espacial inteligente, em detrimento de focar no aumento da frota ou na eficiência das máquinas. Com isso, espera-se que a formulação proposta sirva como um Benchmark e incentive futuras investigações para o problema.

ABSTRACT: The forest industry plays a vital role in the global economy but faces significant logistical challenges, particularly in timber transportation. In Brazil, the growth driven by Forestry 4.0 demands increasingly advanced decision-making methods. Given the predominance of road transport and the high costs of harvesting equipment, this study addresses the integrated routing problem of trucks and mobile log loaders. This challenge, formally classified as a Vehicle Routing Problem with Multiple Synchronization Constraints (VRPMS), aims to minimize the total operational time (makespan) of the activity. The main contribution of this work is the proposition of a new Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model for this VRPMS variant, filling a gap in the literature regarding exact approaches for this specific problem. To handle larger instances and ensure practical applicability, two heuristics were also implemented and evaluated: Random Search (RS) and Simulated Annealing (SA). The results demonstrated the effectiveness of both approaches. The MILP model was able to find optimal solutions for scenarios with up to 10 lots and, in larger instances from the literature (with 22 and 28 lots), it consistently outperformed the benchmark heuristic, even with an optimality gap. In turn, the proposed SA algorithm also proved to be highly competitive, surpassing the same benchmark in most scenarios and approaching the best solutions found by the model in a fraction of the computational time. Additionally, the scenario analysis indicates that the most impactful operational decisions are increasing parallel loading capacity and implementing intelligent spatial planning, rather than focusing solely on expanding the truck fleet or the efficiency of the machines. With this, it is expected that the proposed formulation will serve as a benchmark and encourage future research on solution methods for the problem.