Desenvolvimento de um módulo de otimização de rotas com algoritmo genético híbrido para a logística reversa de vidro

Abstract

Este trabalho aborda o desenvolvimento de uma solução tecnológica voltada à otimização da logística reversa de embalagens de vidro, um setor estratégico para a economia circular. O desafio logístico reside na coordenação de uma coleta pulverizada em estabelecimentos urbanos, utilizando uma frota heterogênea de veículos elétricos. Para atender a essa demanda, o objetivo central foi a criação de um microsserviço capaz de estruturar itinerários, respeitando restrições de capacidade de carga, janelas de atendimento e autonomia energética. A solução foi concebida sob uma arquitetura de API REST, utilizando a linguagem Python e bibliotecas focadas em meta-heurísticas para o processamento matemático. O módulo de otImização desenvolvido baseou-se em Algoritmos Genéticos, configurados para minimizar custos operacionais e penalidades por não atendimento de restrições. O sistema integrou-se a serviços externos de roteamento para o cálculo de matrizes de trânsito e utilizou técnicas de fatiamento de demanda e sementes heurísticas para direcionar a busca por rotas viáveis. Os testes realizados em ambiente virtual indicaram a viabilidade da aplicação para o gerenciamento de frotas mistas. Observou-se que o modelo é capaz de alocar veículos de diferentes capacidades, realizar viagens extras conforme a necessidade e respeitar as limitações de bateria.Os resultados sugerem que a abordagem proposta atende aos requisitos operacionais simulados. Como etapa futura, aponta-se a necessidade de validação do módulo com dados reais de telemetria, visando calibrar o consumo energético às condições reais de circulação urbana.