Vehicle selection in reverse logistics networks: a mixed-integer linear programming model
DOI:
https://doi.org/10.21712/lajer.2026.v13.n2.p83-93Keywords:
reverse logistics; mixed-integer linear programming; vehicle selection; optimization; logistics networks.Abstract
Reverse logistics has become an essential strategy for improving the sustainability and efficiency of supply chains, requiring optimization models capable of supporting transportation and resource allocation decisions. In this context, this study proposes an adaptation of a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model for reverse logistics networks by incorporating vehicle selection and fleet sizing as decision variables. The formulation was based on the model developed by Servare Junior et al. (2012), considering fixed facility locations and focusing the optimization process on reverse flows and vehicle allocation. The model was validated through computational experiments using the IBM ILOG CPLEX solver, with fifteen test instances divided into three levels of complexity (small, medium, and large). The results demonstrated that the proposed model successfully obtained optimal solutions within short computational times for small and medium-sized networks, confirming the consistency of the mathematical formulation. However, large-scale instances showed a significant increase in computational time and memory requirements, highlighting the combinatorial complexity of the problem. The findings indicate that the proposed model provides a robust approach for tactical and operational planning in reverse logistics networks by integrating transportation and vehicle selection decisions into a single optimization framework. Future research should focus on applying the model to real-world case studies and developing heuristic and metaheuristic approaches to efficiently solve large-scale instances
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