Algoritmos para resolver o Problema de Roteamento de Refeições para Restaurante Único com Janelas de Tempo Flexíveis e Frota Mista
Problema de Roteamento de Entrega de Refeições (MDRP); Frota Mista; Simulação de Eventos Discretos; Heurísticas, Meta-heurísticas; Logística; Horizonte Rolante.
A expansão do mercado de delivery de alimentos online-to-offline (O2O) intensificou os desafios operacionais para restaurantes independentes, parcialmente no que diz respeito à gestão em tempo real de frotas de entrega sob demanda dinâmica e estocástica. Esta pesquisa aborda o Problema de Roteamento de Entrega de Refeições (MDRP) para um cenário de restaurante único comjanelas de tempo flexíveis e frota mista, composta por entregadores fixos e motoristas terceirizados sob demanda. Para emular as restrições operacionais reais, o problema é modelado aplicando a técnica de Simulação de Eventos Discretos (DES) integrada à técnica de Horizonte Rolante. O foco do estudo concentra-se na avaliação de estratégias de solução sob uma função objetivo com penalidade logarítmica quadrática não linear, visando mitigar atrasos severos dentro de uma política de serviço sem rejeição. Foram implementadas e comparadas diversas abordagem algorítmicas, desde heurísticas sequenciais Cluster-First, Route-Second (CFRS) até métodos de otimização integrada global utilizando Biased Random-Key Genetic Algorithm (BRKGA). Os resultados experimentais, baseados em seis meses de dados históricos de um restaurante real, demonstram que a abordagem integrada baseada em BRKGA supera os métodos sequenciais e os baselines comerciais, alcançando uma redução de 29,9% nos custos totais de penalidade e uma diminuição significativa na dependência de motoristas terceirizados. A validação estatística, por meio do teste de postos sinalizados de Wilcoxon, confirma a robustez da estratégia integrada sob cenários de alta demanda, fornecendo diretrizes metodológicas e eficientes para a tomada de decisão em sistemas proprietários de logística last-mile.