Aplicação de Algoritmos de Inteligência Artificial na Otimização de Rotas de Última Milha no E-commerce
DOI:
https://doi.org/10.51923/repae.v11i3.408Palavras-chave:
Ultima milha, Inteligência Artificial, E-commerceResumo
O crescimento exponencial do e-commerce intensificou os desafios logísticos da "última milha", a etapa final da entrega, caracterizada por alta complexidade, custos elevados e impacto direto na satisfação do cliente e na sustentabilidade. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma solução robusta para a otimização de rotas. O presente trabalho objetiva avaliar e comparar o desempenho de duas meta-heurísticas bio-inspiradas: Algoritmos Genéticos (GA) e Otimização por Colônia de Formigas (ACO). Foi desenvolvida uma simulação aplicada a um conjunto de 100 pontos de entrega aleatórios, executando ambos os algoritmos sob condições computacionais e parâmetros equivalentes (1000 iterações/gerações) para minimizar a distância total percorrida. Os resultados demonstraram a eficácia de ambos os métodos em otimizar as rotas iniciais. Contudo, a análise comparativa revelou uma superioridade do ACO, que alcançou uma *redução percentual da distância de 17,9%, superando os **14,9%* obtidos pelo GA. Além disso, o ACO apresentou uma convergência mais rápida, estabilizando a solução por volta da iteração 200, enquanto o GA necessitou de aproximadamente 300 gerações. Conclui-se que, para o cenário simulado, o modelo cooperativo do ACO se mostrou mais robusto e eficiente na resolução do problema de roteirização.
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