[ca] La planificació de rutes per a vehicles en la distribució de mercaderies ha estat durant molt de temps un objectiu primordial en logística. Investigadors i professionals han dedicat considerables esforços a desenvolupar models i mètodes de resolució per a optimitzar rutes per a flotes de vehicles que transporten béns des de punts de subministrament a punts de demanda. No obstant això, la crisi ambiental global, profunditzada per la ràpida industrialització, el creixement de la població i la urbanització, han subratllat la necessitat de solucions sostenibles per a les operacions logístiques. Les creixents preocupacions sobre la contaminació ambiental, el soroll, la congestió deguda al trànsit i el creixement de la població, especialment en les grans ciutats, destaquen la necessitat de considerar els problemes socials i ambientals juntament amb l'eficiència econòmica i operativa en el disseny dels sistemes logístics. En aquesta línia, aquesta tesi aborda la necessitat crítica de sostenibilitat en la logística urbana explorant solucions avançades que integren vehicles elèctrics (EVs) i sistemes de distribució de múltiples nivells en els Problemes d'Enrutament de Vehicles. Situat a la intersecció de la optimització combinatòria i la logística urbana sostenible, aquest treball se centra tant en els avenços algorísmics com en el desenvolupament de models d'enrutament integrals. Les contribucions algorísmiques involucren principalment la millora i aplicació de l'algorisme Construir, Fusionar, Resoldre i Adaptar (CMSA), particularment desenvolupant una variant auto-adaptativa coneguda com Adapt-CMSA. Aquesta variant aborda el repte de la sensibilitat als paràmetres en les metaheurístiques, on el rendiment sovint depèn en gran mesura de configuracions de paràmetres específics. Adapt-CMSA té com a objectiu reduir-ne aquesta sensibilitat, assegurant-ne un rendiment robust en diverses mides i complexitats de problemes sense la necessitat de reajustar-ne els paràmetres. La seva efectivitat va ser particularment evident en ser aplicat al Problema del Conjunt Dominant de Influència Positiva Mínima, on va superar el CMSA estàndard en ajustar dinàmicament els seus paràmetres, millorant-ne així l'eficiència i l'escalabilitat. Des d'un punt de vista pràctic, aquesta tesi aborda la formulació de problemes complexos d'enrutament que reflecteixen escenaris del món real en la logística urbana sostenible. Introdueix models per als Problemes d'Enrutament de Vehicles Elèctrics i Problemes d'Enrutament de Vehicles Elèctrics de Dos Nivells, integrant restriccions crítiques com ara finestres de temps, recollides i entregues simultànies, i estratègies de recàrrega parcial. A més, la tesi va més enllà de les funcions objectiu tradicionals de minimització de distàncies en considerar també la minimització d'energia, afectada per diversos factors com ara la velocitat del vehicle i la seva càrrega. En emprar de manera efectiva una gamma d'enfocs heurístics i metaheurístics, la tesi proporciona solucions pràctiques a variants complexes dels problemes abordats.

[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.