Um dos principais agentes responsáveis pelo aquecimento global são os gases de efeito estufa, especialmente o dióxido de carbono (CO2) associado à combustão de combustíveis. A maioria dos trabalhos na literatura aborda o transporte logístico de uma perspectiva econômica, dando pouca atenção ao trade-off existente com a sustentabilidade. Neste trabalho, desenvolvemos dois modelos matemáticos na perspectiva bi-objetiva, um para o problema de roteamento de estoque com frota heterogênea e outra para o problema de transporte de carga multimodal, onde minimizamos custos enquanto reduzimos simultaneamente as emissões de CO2. Primeiramente, apresentamos uma equação veicular explícita que pode estimar estatisticamente as emissões de CO2 para diferentes veículos e tipos de combustíveis. Em seguida, aplicamos dois métodos bi-objetivo para o problema de roteamento de estoque, o ε-restrito aumentado e a métrica de Tchebycheff aumentada, para encontrar a fronteira de Pareto eficiente usando um método de branch-and-cut. Para o problema de transporte de carga multimodal, consideramos incerteza nos nós de origem, aplicamos restrições probabilísticas, e também analisamos o compromisso das funções objetivos utilizando o método do critério global e métrica de Tchebycheff aumentada. Experimentos computacionais foram conduzidos em instâncias adaptadas da literatura e outras geradas aleatoriamente, resolvendo os métodos bi-objetivo de forma exata. A análise dos resultados indica a capacidade da abordagem de equilibrar economia e sustentabilidade, onde, em média, soluções extremas mostram uma redução de mais de 50% nas emissões e um aumento de um pouco mais de 30% nos custos. Por fim, são apresentados e discutidos os resultados dos métodos de solução, aplicados nos dois problemas considerando a sustentabilidade. Detalhamos uma metodologia para estimar emissões de CO2, refletindo a complexidade e a necessidade de equilibrar fatores econômicos e ecológicos em problemas logísticos.

One of the main agents responsible for global warming is greenhouse gases, especially carbon dioxide (CO2) associated with fuel combustion. Most works in the literature address logistics transportation from an economic perspective, giving little attention to the existing trade-off with sustainability. In this work, we develop two bi-objective mathematical models, one for the inventory routing problem with a heterogeneous fleet and another for the multimodal freight transportation problem, where we minimize costs while simultaneously reducing CO2 emissions. First, we present an explicit vehicular equation that can statistically estimate CO2 emissions for different vehicles and types of fuels. Next, we apply two bi-objective methods to the inventory routing problem, the augmented ε-constrained and the augmented Tchebycheff metric, to find the efficient Pareto frontier using a branch-and-cut method. For the multimodal freight transportation problems, we consider uncertainty in the origin nodes, apply probabilistic constraints, and also analyze the trade-off of the objective functions using the global criterion method and the augmented Tchebycheff metric. Computational experiments were conducted on instances adapted from the literature and others generated randomly, solving the bi-objective methods exactly. The analysis of the results indicates the approachs ability to balance economy and sustainability, where, on average, extreme solutions show a reduction of more than 50% in emissions and an increase of just over 30% in costs. Finally, the results of the solution methods applied to the two problems considering sustainability are presented and discussed. We detail a methodology for estimating CO2 emissions, reflecting the complexity and the need to balance economic and ecological factors in logistic problems