Otimização de rotas de entrega com uso do algoritmo do vizinho mais próximo e dados geográficos reais

A crescente demanda por eficiência em processos logísticos tem impulsionado o desenvolvimento de ferramentas computacionais voltadas à otimização de rotas de entrega, especialmente em contextos em que tempo e custo são fatores críticos. Este trabalho visou ao desenvolvimento e validação de um sistema web de apoio à decisão para roteirização, com foco na aplicabilidade em pequenas e médias empresas. Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem quali-quantitativa e natureza experimental, estruturada como prova de conceito. O sistema foi desenvolvido em Python, utilizando o framework Flask e banco de dados SQLite, integrado a serviços baseados em dados geográficos reais, como OpenStreetMap e Open Source Routing Machine. Para definição das rotas, empregaram-se métodos heurísticos, com destaque para o algoritmo do vizinho mais próximo, além da comparação com soluções automatizadas. A validação ocorreu por meio de simulações com seis entregas, considerando três cenários: ordem de chegada, distância euclidiana e malha viária real. Os resultados indicaram redução de 18,75% na distância total percorrida em relação ao cenário não otimizado, além de maior precisão na modelagem com uso de dados reais. Conclui-se que a abordagem proposta evidencia viabilidade prática e potencial de aplicação.