Solução utiliza inteligência computacional para reduzir tempo e custos no transporte rodoviário
Estudantes do curso de Engenharia da Computação do UNISAL Campinas, desenvolveram um projeto inovador voltado à otimização de rotas para transporte de pessoas e operações logísticas. A iniciativa utiliza técnicas avançadas de inteligência computacional aplicadas ao clássico Problema do Caixeiro Viajante (Travelling Salesman Problem – TSP).
O trabalho foi desenvolvido pelos alunos Henrique Silva, João Drumond, João de Souza, Larissa Carrara, Matheus Duarte e Matheus de Oliveira, sob orientação do professor Gustavo Palma, como parte das atividades da disciplina de Análise e Otimização de Logística Rodoviária.
O TSP é um dos problemas mais conhecidos da área de otimização computacional e consiste em determinar a rota mais eficiente para percorrer diversos pontos apenas uma vez, retornando ao ponto de origem. Trata-se de um problema classificado como NP-difícil (NP-hard), o que torna sua resolução exata inviável em cenários complexos, exigindo o uso de métodos heurísticos e meta-heurísticos.
Para validar a proposta, os estudantes utilizaram uma malha experimental com dez pontos estratégicos na cidade de Campinas (SP), aplicando diferentes algoritmos de otimização, como KNN (Vizinho Mais Próximo), 2-opt, Algoritmo Genético e Simulated Annealing. O sistema desenvolvido foi capaz de calcular distâncias, gerar matrizes de custo e definir rotas otimizadas, com redução significativa no tempo de deslocamento.
Os resultados indicaram ganhos relevantes para aplicações logísticas. O algoritmo 2-opt apresentou o melhor equilíbrio entre desempenho e qualidade da solução, enquanto o Algoritmo Genético alcançou maior redução no tempo de rota. Já o KNN destacou-se pela rapidez de execução, mostrando-se adequado para aplicações que demandam respostas em tempo real.
Além do caráter acadêmico, o projeto apresenta potencial de aplicação prática em diferentes setores, como transporte de passageiros, logística urbana, distribuição de mercadorias e serviços de entrega. A solução pode contribuir para a redução de custos operacionais, economia de combustível, aumento da produtividade e melhoria da mobilidade urbana.
Como próximos passos, a equipe pretende integrar a plataforma a APIs de mapas digitais, desenvolver um aplicativo móvel, incorporar sistemas de pedágio e implementar modelos que considerem condições reais das vias, ampliando a precisão das rotas geradas.
O projeto reforça o compromisso do UNISAL com a formação de profissionais capacitados para aplicar tecnologia e inovação na resolução de desafios reais, conectando o conhecimento acadêmico às demandas da sociedade e do setor produtivo
