Vou otimizar suas rotas de entrega e cadeia de suprimentos usando algoritmos em python

O Google Maps otimiza uma rota para um veículo. Eu resolvo o Vehicle Routing Problem (VRP) para frotas inteiras, considerando restrições como capacidade do veículo, janelas de tempo, turnos de motorista e custos de combustível ao mesmo tempo. Isso exige algoritmos matemáticos avançados (Pesquisa Operacional).

Embora os resultados variem, a otimização algorítmica geralmente reduz o percurso e os custos de combustível em 10-20% em comparação com o planejamento manual. Para um negócio de logística, esse investimento costuma se pagar no primeiro mês.

Preciso de um conjunto de dados estruturados (Excel/CSV) contendo endereços de entrega, tipos/capacidades de veículos e quaisquer restrições específicas (por exemplo, "entrega apenas entre 8h e 10h" ).

Modelos de otimização são estruturas matemáticas complexas. Alterar uma restrição principal (por exemplo, "adicionar um segundo depósito") muitas vezes exige reconstruir o modelo matemático, não apenas uma edição rápida. Portanto, devemos concordar com todas as restrições antes de começar o cálculo.