Planificación de Rutas en MIPYMES Integrando el Algoritmo del Agente Viajero con Google Maps, IA y Python: Un enfoque práctico - Muñoz Navarro, Aldair Alberto; Salazar Medina, Marcos; Romero Montoya, Mauricio; Gallardo Cordova, Maricela; Cabrera Zepeda, Gabriela (Arandu UTIC, 2025)
Este estudio explora un enfoque práctico para optimizar la planificación de rutas en MIPYMES utilizando el modelo matemático del Problema del Agente Viajero (TSP), la API de Google Maps, inteligencia artificial y Python. La investigación se centra en comparar rutas empíricas, basadas en la experiencia de los conductores, con rutas optimizadas generadas mediante un modelo matemático (MTZ). Para ello, se recopiló información geoespacial precisa de rutas reales y se procesaron mediante MTZ. Los resultados evidencian una mejora significativa en la eficiencia logística, logrando reducciones en distancias recorridas, consumo de combustible y emisiones de CO2. Estas conclusiones destacan la viabilidad de aplicar tecnologías avanzadas para transformar procesos logísticos en soluciones más sostenibles y competitivas para las MIPYMES.