Optimizing Last-Mile Deliveries : Addressing Customer Absence Through Genetic Algorithm

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Abstract

La logística de entrega de última milla se enfrenta a retos importantes, en particular en lo relativo a la ausencia de los clientes durante las franjas horarias de entrega programadas. Este problema no solo frustra a los clientes, sino que también impone costes económicos sustanciales a las empresas de reparto, estimados en hasta 15 euros por entrega fallida. Esta investigación pretende abordar este problema optimizando los procesos de entrega de última milla mediante un algoritmo genético (GA) diseñado para minimizar los costes de reencaminamiento respetando las preferencias horarias de los clientes. El estudio compara el rendimiento del GA propuesto con un algoritmo de recocido simulado (SA), evaluando su eficiencia en la optimización de rutas. A través de simulaciones detalladas, el GA reduce los costes operativos en más de 35.000 euros anuales al tener en cuenta las preferencias de los clientes. Supera de forma significativa al algoritmo SA en escenarios con alta variabilidad de clientes, lo que pone de relieve su potencial para soluciones de entrega de última milla rentables. Además, el GA respetó de forma consistente entre 4 y 7 preferencias de cliente más por ruta en comparación con los métodos tradicionales, lo que se tradujo en una mayor satisfacción del cliente. Este trabajo contribuye al campo al proporcionar una metodología sólida para equilibrar la eficiencia de costes y la satisfacción del usuario en las entregas de última milla, ofreciendo perspectivas prácticas para la optimización logística. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]