[en] Route planning for vehicles in freight distribution has long been a primary objective in logistics. Researchers and practitioners have devoted considerable effort to developing models and solution methods to optimize routes for a fleet of vehicles transporting goods from supply points to demand points. However, the global environmental crisis, mainly caused by rapid industrialization, population growth, and urbanization, has underscored the need for sustainable solutions for logistic operations. Rising concerns over environmental pollution, noise, traffic congestion, and population growth, especially in large cities, highlight the necessity to consider social and environmental issues alongside economic and operational efficiency in the design of logistics systems. In this line, this thesis addresses the critical need for sustainability in urban logistics by exploring advanced solutions that integrate electric vehicles (EVs) and multi-echelon distribution systems into Vehicle Routing Problems. Situated at the intersection of combinatorial optimization and sustainable urban logistics, this work focuses on both algorithmic advancements and the development of comprehensive routing models. The algorithmic contributions primarily involve enhancing and applying the Construct, Merge, Solve &amp; Adapt (CMSA) algorithm, particularly by developing a self-adaptive variant known as Adapt-CMSA. This algorithm variant addresses the issue of parameter sensitivity in metaheuristics, where performance often heavily depends on specific parameter settings. Adapt-CMSA aims to reduce this sensitivity, ensuring robust performance across various problem sizes and complexities without the need for parameter re-tuning. Its effectiveness is first shown in the context of the Minimum Positive Influence Dominating Set Problem, where it outperformed the standard CMSA by dynamically adjusting its parameters, thereby enhancing efficiency and scalability. From a practical standpoint, this thesis tackles the formulation of complex routing problems that mirror real-world scenarios in sustainable urban logistics. It introduces models for the Electric Vehicle Routing Problems and Two-Echelon Electric Vehicle Routing Problems, integrating critical constraints such as time windows, simultaneous pickup and deliveries, and partial recharging strategies. Additionally, the thesis goes beyond traditional objective functions considering distance minimization. In particular, we consider energy-minimization that is affected by several factors such as vehicle speed and load. By effectively employing a range of heuristic and metaheuristic approaches, the thesis provides practical solutions to complex variants of the addressed problems.

[es] La planificación de rutas para vehículos en la distribución de mercancías ha sido durante mucho tiempo un objetivo primordial en logística. Investigadores y profesionales han dedicado considerables esfuerzos a desarrollar modelos y métodos de resolución para optimizar rutas para flotas de vehículos que transportan bienes desde puntos de suministro a puntos de demanda. Sin embargo, la crisis ambiental global, profundizada por la rápida industrialización, el crecimiento de la población y la urbanización, ha subrayado la necesidad de soluciones sostenibles para tales operaciones logísticas. Las crecientes preocupaciones sobre la contaminación ambiental, el ruido, la congestión ocasionada por el tráfico y el crecimiento de la población, especialmente en las grandes ciudades, destacan la necesidad de considerar los problemas sociales y ambientales junto con la eficiencia económica y operativa en el diseño de los sistemas logísticos. En esta línea, esta tesis aborda la necesidad crítica de sostenibilidad en la logística urbana explorando soluciones avanzadas que integran vehículos eléctricos (EVs) y sistemas de distribución de múltiples niveles en los Problemas de Enrutamiento de Vehículos. Situado en la intersección de la optimización combinatoria y la logística urbana sostenible, este trabajo se centra tanto en los avances algorítmicos como en el desarrollo de modelos de enrutamiento integrales. Las contribuciones algorítmicas involucran principalmente la mejora y aplicación del algoritmo Construir, Fusionar, Resolver y Adaptar (CMSA), particularmente desarrollando una variante auto-adaptativa conocida como Adapt-CMSA. Esta variante aborda el desafío de la sensibilidad a los parámetros en las metaheurísticas, donde el rendimiento a menudo depende en gran medida de configuraciones de parámetros específicos. Adapt-CMSA tiene como objetivo reducir esta sensibilidad, asegurando un rendimiento robusto en diversos tamaños y complejidades de problemas sin la necesidad de reajustar los parámetros. Su efectividad fue particularmente evidente cuando se aplicó al Problema de Conjunto Dominante de Influencia Positiva Mínima, donde superó al CMSA estándar al ajustar dinámicamente sus parámetros, mejorando así la eficiencia y la escalabilidad. Desde un punto de vista práctico, esta tesis aborda la formulación de problemas complejos de enrutamiento que reflejan escenarios del mundo real en la logística urbana sostenible. Introduce modelos para los Problemas de Enrutamiento de Vehículos Eléctricos y Problemas de Enrutamiento de Vehículos Eléctricos de Dos Niveles, integrando restricciones críticas como ventanas de tiempo, recogidas y entregas simultáneas, y estrategias de recarga parcial. Además, la tesis va más allá de las funciones objetivo tradicionales de minimización de distancias al considerar también la minimización de energía, afectada por varios factores como la velocidad del vehículo y su carga. Al emplear efectivamente una gama de enfoques heurísticos y metaheurísticos, la tesis proporciona soluciones prácticas a variantes complejas de los problemas abordados.