Come funziona un algoritmo di scoring nell’ottimizzazione dei percorsi

Pubblicato il 15 Giugno 2026 • Tempo di lettura: 8 min read

In un motore di ottimizzazione dei percorsi, il problema non consiste soltanto nel determinare se un inserimento sia fattibile. La vera sfida è stabilire se tale inserimento rappresenti una buona decisione operativa.

Questa distinzione è fondamentale: nei sistemi reali, più inserimenti possono essere tecnicamente validi pur generando risultati molto diversi tra loro. Alcuni compromettono significativamente la robustezza della pianificazione. Altri aumentano i tempi di attesa o riducono progressivamente la capacità futura di riorganizzare i percorsi. In altre parole, la sola fattibilità non è sufficiente.

È proprio per rispondere a questa esigenza che i moderni motori di ottimizzazione utilizzano meccanismi di scoring multicriterio. In AntsRoute, lo scoring svolge un ruolo centrale nella valutazione e nella prioritizzazione dei possibili inserimenti all’interno di una pianificazione già definita.

In questo articolo scoprirai:

• Perché lo scoring è diventato un elemento centrale nei motori di ottimizzazione
• Non tutti gli inserimenti fattibili hanno lo stesso valore
• Il ruolo del costo marginale nella valutazione dei percorsi
• Perché la qualità temporale modifica radicalmente il punteggio di scoring
• La coerenza geografica come criterio di robustezza
• Hard constraints e soft constraints: due logiche differenti
• Come preservare la capacità futura di riorganizzazione
• In che modo lo scoring guida l’esplorazione del motore di ottimizzazione
• Perché un punteggio deve rimanere comprensibile

Lo scoring è un meccanismo di arbitraggio

Negli approcci più semplici, un inserimento viene spesso valutato sulla base di un unico criterio, come la distanza aggiuntiva, il tempo di percorrenza o il costo immediato. Nelle operazioni reali, tuttavia, questa logica mostra rapidamente i suoi limiti.

Il motore deve infatti trovare un equilibrio tra diversi obiettivi, talvolta in contrasto tra loro:

• ridurre i chilometri percorsi;
• preservare i margini temporali;
• mantenere la coerenza geografica;
• rispettare i vincoli operativi;
• limitare i tempi di attesa;
• conservare la capacità futura di riorganizzazione;
• evitare percorsi eccessivamente fragili.

Come spiega Ammar Oulamara, responsabile Ricerca e Sviluppo di AntsRoute:

“Lo scoring non si limita a individuare l’inserimento meno costoso. Cerca piuttosto l’inserimento che compromette il meno possibile la qualità complessiva della pianificazione.”

Questa sfumatura modifica profondamente il modo di progettare il motore di ottimizzazione.

Questo articolo si concentra volutamente sui meccanismi di scoring e sulla valutazione degli inserimenti. Per una panoramica più ampia delle problematiche legate all’ottimizzazione dei percorsi nella logistica dell’ultimo miglio, puoi consultare anche il nostro articolo completo dedicato all’ottimizzazione dei percorsi. Il problema diventa quindi quello dell’aggregazione.

Come confrontare due inserimenti quando:

• il primo aumenta leggermente i chilometri percorsi;
• il secondo riduce maggiormente i margini temporali;
• mentre il terzo genera tempi di attesa più elevati, pur mantenendo una migliore coerenza geografica?

in un unico punteggio scalare in grado di classificare le diverse opzioni di inserimento.

L’obiettivo non è ridurre artificialmente il problema a una sola metrica, bensì costruire un meccanismo di arbitraggio coerente tra diversi costi operativi di natura eterogenea.

Non tutti gli inserimenti fattibili hanno lo stesso valore

Consideriamo una nuova attività τ da inserire in una pianificazione multi-giorno già definita. Il motore deve quindi esplorare uno spazio decisionale composto da: (giorno d) × (percorso rᵢ) × (posizione p). Ogni tripla candidata deve quindi essere valutata.
Alcune opzioni di inserimento vengono escluse immediatamente:

• superamento della capacità disponibile;
• incompatibilità delle competenze richieste;
• violazione di vincoli normativi;
• impossibilità di rispettare i vincoli temporali.

Nella maggior parte dei casi, tuttavia, diverse opzioni di inserimento rimangono fattibili.
È qui che lo scoring assume un ruolo centrale: consente di confrontare queste soluzioni, valutarne la qualità relativa e classificare le migliori opzioni disponibili. Il motore non ragiona quindi secondo una logica binaria – fattibile o impossibile – ma in termini di qualità della soluzione.

Primo livello dello scoring: il costo marginale di inserimento

La prima componente dello scoring è naturalmente il costo geografico. In AntsRoute, il motore valuta in particolare il costo marginale introdotto dall’aggiunta di un’attività secondo la seguente formula:
Δc = c(vₚ₋₁, τ) + c(τ, vₚ) − c(vₚ₋₁, vₚ)

Questa misura consente di quantificare il costo aggiuntivo diretto generato dall’inserimento tra due punti consecutivi di un percorso. Più questo costo è basso:
maggiore è la coerenza geografica dell’inserimento;
più il percorso mantiene la propria compattezza spaziale.

Tuttavia, questa componente rappresenta soltanto una parte del punteggio complessivo.
Come ricorda Ammar Oulamara:

“Il solo costo chilometrico è un indicatore di qualità molto scarso quando si opera su percorsi soggetti a forti vincoli.”

Il punteggio deve integrare la qualità temporale del percorso

Nei problemi di tipo VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows), i vincoli temporali diventano predominanti. Un inserimento può infatti:

• aumentare i tempi di attesa;
• ridurre i margini temporali;
• aumentare la densità di alcune fasce orarie;
• oppure compromettere significativamente la stabilità temporale della pianificazione.

Per questo motivo, il motore penalizza anche i tempi di attesa inutili secondo il seguente obiettivo:
min Σᵢ max(0, eᵢ − tᵢ)

In questa formulazione, eᵢ rappresenta l’inizio della finestra temporale, mentre tᵢ corrisponde all’orario di arrivo stimato.

Questi tempi di attesa svolgono un ruolo importante nello scoring, poiché riducono progressivamente la produttività operativa, la densità dei percorsi e la capacità futura di assorbire gli imprevisti.

Una delle principali difficoltà di uno scoring multicriterio risiede nell’eterogeneità delle metriche considerate. I chilometri aggiuntivi, i tempi di attesa, le penalità associate ai vincoli o gli squilibri di carico non condividono né le stesse unità di misura né lo stesso ordine di grandezza. Il motore deve quindi normalizzare queste diverse dimensioni, in modo da evitare che un criterio prevalga artificialmente sugli altri semplicemente a causa della sua scala numerica.

Questa normalizzazione consente poi di confrontare in modo oggettivo inserimenti caratterizzati da profili operativi molto diversi. Il motore può quindi aggregare queste componenti normalizzate in un punteggio scalare globale, utilizzato per classificare le diverse opzioni di inserimento.

Il punteggio misura anche la coerenza geografica

Un percorso può essere ottimizzato dal punto di vista matematico e risultare comunque difficile da gestire sul campo. È il caso, ad esempio, dei percorsi frammentati, caratterizzati da:

• frequenti incroci;
• aree geografiche disperse;
• spostamenti di andata e ritorno non necessari;
• una distribuzione degli interventi poco intuitiva.

In AntsRoute, il processo di scoring integra quindi anche criteri di compattezza spaziale.
L’obiettivo è favorire:

• il raggruppamento geografico dei clienti;
• la continuità dei percorsi;
• la leggibilità operativa della pianificazione.

Come spiega Ammar Oulamara:

“Un percorso geograficamente coerente è spesso più robusto e più facile da gestire a livello operativo.”

Hard constraints e soft constraints: due logiche molto differenti

Uno degli elementi centrali nello scoring si basa sulla distinzione tra vincoli rigidi (hard constraints) e vincoli penalizzabili (soft constraints).

Alcune violazioni non sono ammesse e comportano l’esclusione immediata della soluzione da parte del motore, tra cui:

• incompatibilità delle competenze richieste;
• superamento dei limiti normativi;
• impossibilità di effettuare operazioni di pickup & delivery;
• superamento della capacità del veicolo.

Al contrario, altre degradazioni rimangono tecnicamente accettabili, anche se riducono la qualità complessiva della pianificazione. In questi casi, il motore le integra nel punteggio sotto forma di penalità. È il caso, ad esempio, di:

• tempi di attesa eccessivi;
• sovraccarichi temporali;
• scarsa robustezza;
• squilibri tra i percorsi.

Tuttavia, non tutte le degradazioni hanno lo stesso impatto operativo. Un leggero aumento della densità di un percorso può rimanere accettabile. Al contrario, una riduzione eccessiva dei margini temporali o una forte concentrazione degli interventi critici nella stessa fascia oraria può compromettere significativamente la robustezza complessiva della pianificazione.

Il motore applica quindi penalità progressive, la cui intensità dipende dalla gravità stimata della degradazione generata dall’inserimento. Questo approccio consente di evitare valutazioni eccessivamente rigide, permettendo al contempo di confrontare in modo intelligente diverse soluzioni imperfette.

Infine, non tutti i criteri hanno lo stesso peso nella valutazione finale. A seconda del contesto operativo, alcune priorità possono assumere un ruolo predominante:

• stabilità temporale;
• riduzione dei chilometri percorsi;
• densità geografica;
• capacità di assorbire richieste urgenti.

Il ruolo delle ponderazioni consiste proprio nel riflettere queste priorità operative nel calcolo del punteggio. Il motore non ricerca quindi un optimum universale, ma un compromesso coerente con gli obiettivi reali dell’attività operativa.

Il punteggio deve misurare anche il potenziale futuro di riorganizzazione

Uno degli aspetti più complessi dei sistemi dinamici riguarda la capacità futura di evoluzione della pianificazione. Alcuni inserimenti possono apparire molto efficienti nel breve termine, ma rendere successivamente i percorsi molto più difficili da riottimizzare. Ciò può tradursi, in particolare, in:

• scomparsa dei margini temporali;
• saturazione di determinate risorse;
• blocco degli intorni;
• forte densificazione locale.

In AntsRoute, lo scoring integra quindi anche il potenziale di miglioramento locale delle diverse opzioni di inserimento. Come sottolinea Ammar Oulamara:

Un buon inserimento deve anche preservare la capacità futura del motore di riorganizzare efficacemente la pianificazione.”

In un ambiente dinamico, il punteggio associato a un inserimento non è mai statico. Evolve continuamente man mano che:

• la pianificazione diventa più densa;
• emergono nuovi vincoli;
• oppure si riducono alcuni margini temporali.

Questa logica è fondamentale negli ambienti operativi in tempo reale.

Lo scoring serve anche a guidare l’esplorazione algoritmica

Il punteggio non serve soltanto a classificare le soluzioni: consente anche di orientare l’impiego della potenza di calcolo del motore. Non tutte le opzioni di inserimento meritano infatti lo stesso budget di calcolo.

Le soluzioni meno promettenti vengono rapidamente scartate attraverso valutazioni locali limitate. Al contrario, gli inserimenti che ottengono i punteggi migliori beneficiano successivamente di:

• esplorazioni degli intorni più approfondite;
• meccanismi di ricerca locale;
• strategie di miglioramento più avanzate.

Lo scoring diventa così un vero e proprio meccanismo di prioritizzazione dello spazio di ricerca. Al termine della valutazione, le possibili opzioni di inserimento possono essere classificate in base alla loro qualità operativa, così da guidare automaticamente la selezione delle soluzioni più pertinenti.

Questa classificazione è essenziale per garantire:

• tempi di risposta compatibili con il tempo reale;
• un’elevata qualità dell’ottimizzazione.

Perché un punteggio deve rimanere comprensibile

In molti sistemi di ottimizzazione, uno dei principali problemi riguarda l’opacità delle decisioni. Un motore che produce una soluzione senza essere in grado di spiegare perché un inserimento è stato selezionato, perché un altro è stato scartato o quali vincoli hanno influenzato l’arbitraggio diventa difficile da utilizzare a livello operativo.

In AntsRoute, lo scoring è quindi progettato per rimanere interpretabile. Le principali componenti del punteggio restano leggibili e analizzabili, in particolare:

• il costo marginale;
• le penalità applicate;
• la fattibilità;
• la qualità temporale;
• il potenziale di riorganizzazione.

Questa comprensibilità consente non solo di capire meglio gli arbitraggi effettuati dal motore, ma anche di rafforzare la fiducia degli operatori nelle decisioni proposte.

Conclusione

In un moderno motore di ottimizzazione dei percorsi, lo scoring non si limita a calcolare una distanza aggiuntiva. Agisce come un sistema di valutazione multicriterio in grado di misurare:

• la qualità geografica di un inserimento;
• la sua robustezza temporale;
• la sua fattibilità operativa;
• la sua coerenza operativa;
• il suo impatto futuro sulla pianificazione.

Questa logica consente al motore di superare valutazioni puramente locali, classificando le soluzioni in una prospettiva globale dell’intero sistema. Perché, nelle operazioni dell’ultimo miglio, una buona decisione non è semplicemente una decisione fattibile: è una decisione in grado di preservare nel tempo l’equilibrio operativo della pianificazione.