Empresas estão procurando reduzir seus custos e aumentar seu desempenho e competitividade. Neste cenário de redução de custos, a logística colaborativa pode ser uma aliada. Numa rede complexa, onde embarcadores muitas vezes nem sabem da existência de outros embarcadores com demandas complementares, existe um potencial de sinergia e redução de custos através da diminuição de deslocamentos de veículos sem carga, ou seja, deslocamentos para reposicionar os veículos. Visando essa redução, o Problema de Cobertura de Rotas (PCR), que tem como objetivo cobrir rotas no mínimo custo, une as demandas de frete de vários embarcadores e tenta minimizar os deslocamentos sem cargas (reposicionamentos), reduzindo assim o custo total de toda a rede dos embarcadores envolvidos. Esta pesquisa propõe um modelo e uma heurística para resolver, em grande escala através de programação paralela, uma expansão do PCR.

Companies are looking to reduce costs and improve performance and competitiveness. In this cost-cutting scenario, collaborative logistics can be an ally. In a complex network where shippers often do not know of the existence of other shippers with complementary demands, there is potential for synergy and cost savings by reducing unloaded travelling of vehicles, i.e, the distance and time to reposition the vehicles'. Towards that reduction, the Lane Covering Problem (LCP), which aims to cover at least cost routeslinks the various shippers' demands of freight and tries to minimize operations without loads (repositioning), thus reducing the total cost of the entire network for involved shippers. This research proposes a model and an heuristic to solve, in large-scale through parallel programming, an expansion of the PCR.