Spatial Decomposition and Hybrid Optimization for the Online Order Batching Problem under Logistic Constraints - Araújo, Carlos V. Dantas; Silva, Jailon W. B. Oliveira da; Soares, Pablo L. Braga (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.13614, 2025)
Este trabalho aborda o Problema de Loteamento de Pedidos Online, desafio central na otimização de centros de distribuição. A abordagem híbrida proposta combina aprendizado de máquina não supervisionado (clusterização baseada em densidade espacial) com Têmpera Simulada Multi-Start para convergência rápida a soluções de alta qualidade. Validada em 144 instâncias de benchmark dos conjuntos Albareda-Sambola e Henn, o método alcança soluções com gap médio de 7.9% em relação ao estado da arte, enquanto reduz o tempo computacional em 93.2% em comparação ao mesmo. A técnica resolve instâncias grandes (n=250) em menos de 60 segundos, demonstrando viabilidade para operações logísticas em tempo real.