- Comprender los sistemas de transporte desde una perspectiva lógica
- Clasificación de redes de distribución y tipos de transporte
- Factores que afectan a la eficiencia de rutas: costes, tiempos y capacidad
- Análisis de restricciones habituales en escenarios reales
- Métodos inteligentes en la resolución de rutas logísticas
- Comparativa entre heurísticas, metaheurísticas y enfoques de aprendizaje
- Algoritmos evolutivos y su adaptación a la planificación de rutas
- Técnicas de enjambre: colonias de hormigas y optimización por partículas
- Enfoques probabilísticos y búsqueda estocástica aplicados a rutas
- Preparación de datos para sistemas de optimización
- Representación de rutas y restricciones en entornos computacionales
- Captura y tratamiento de datos geoespaciales (GIS)
- Integración de APIs de mapas y sistemas de posicionamiento en tiempo real
- Aplicación de modelos de IA para la planificación de rutas
- Preparar el entorno de despliegue de soluciones inteligentes
- Integración con software de gestión logística (ERP, WMS, TMS)
- Sistemas de monitorización en tiempo real para flotas y entregas
- Respuesta automática ante imprevistos: incidencias, retrasos y tráfico
- Replanificación dinámica: adaptación continua de rutas
- Métricas para medir la eficacia de la optimización
