"Aplicación de Algoritmos de Inteligencia Artificial en la Optimización de Rutas de Última Milla en el Comercio Electrónico"
DOI:
https://doi.org/10.51923/repae.v11i3.408Palabras clave:
Última milla, Inteligencia artificial, Comercio electrónicoResumen
El crecimiento exponencial del comercio electrónico ha intensificado los desafíos logísticos de la "última milla", la etapa final de la entrega, caracterizada por su alta complejidad, costes elevados e impacto directo en la satisfacción del cliente y la sostenibilidad. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) surge como una solución robusta para la optimización de rutas.
El presente trabajo tiene como objetivo evaluar y comparar el desempeño de dos metaheurísticas bioinspiradas: Algoritmos Genéticos (GA) y Optimización de Colonias de Hormigas (ACO). Se desarrolló una simulación aplicada a un conjunto de 100 puntos de entrega aleatorios, ejecutando ambos algoritmos bajo condiciones computacionales y parámetros equivalentes (1000 iteraciones/generaciones) para minimizar la distancia total recorrida.
Los resultados demostraron la eficacia de ambos métodos para optimizar las rutas iniciales. Sin embargo, el análisis comparativo reveló una superioridad del ACO, que alcanzó una reducción porcentual de la distancia del 17,9%, superando el 14,9% obtenido por el GA. Además, el ACO presentó una convergencia más rápida, estabilizando la solución alrededor de la iteración 200, mientras que el GA necesitó aproximadamente 300 generaciones. Se concluye que, para el escenario simulado, el modelo cooperativo del ACO resultó ser más robusto y eficiente en la resolución del problema de enrutamiento.
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