AntsRoute accelera il proprio motore di ottimizzazione: algoritmi di scoring fino a 2,5 volte più rapidi

Pubblicato il 8 Giugno 2026 • Tempo di lettura: 7 min read

L’ottimizzazione dei percorsi non si limita a calcolare l’itinerario più breve.

Nelle operazioni sul campo, ogni nuovo intervento può influire sull’intera pianificazione: orari, vincoli normativi, competenze richieste, equilibrio dei giri di consegna o di intervento e capacità di riorganizzazione futura.

Proprio per gestire questa complessità, AntsRoute ha aggiornato il proprio motore di scoring e di inserimento dinamico.

Il nostro team di Ricerca e Sviluppo ha completamente riprogettato i meccanismi di valutazione degli inserimenti, con l’obiettivo di migliorare simultaneamente:

• la velocità di calcolo;
• la qualità dei percorsi;
• l’affidabilità della pianificazione;
• la capacità del motore di adattarsi ad ambienti operativi in tempo reale.

Risultato:
i nuovi algoritmi di scoring di AntsRoute sono ora fino a 2,5 volte più rapidi.

Ma dietro questo incremento delle prestazioni si cela soprattutto un’evoluzione molto più profonda dell’architettura del motore di ottimizzazione.

Per comprendere meglio le sfide dell’ottimizzazione dei percorsi nella logistica dell’ultimo miglio, puoi consultare anche il nostro articolo completo dedicato all’ottimizzazione dei percorsi.

In questo articolo scoprirai:

• Perché lo scoring è diventato un elemento centrale nell’ottimizzazione dei percorsi
• Le novità introdotte dai nuovi algoritmi AntsRoute
• Come il motore valuta i possibili inserimenti
• I miglioramenti apportati alla gestione dei vincoli in tempo reale
• I nuovi meccanismi di ricerca locale
• Il ruolo del warm-start nella rapidità del motore
• Perché queste evoluzioni migliorano le operazioni sul campo

Perché lo scoring riveste un ruolo centrale nell’ottimizzazione dei percorsi

In un motore di ottimizzazione dei percorsi dinamico, il problema non consiste soltanto nel determinare se un inserimento sia fattibile.

La vera sfida è capire se tale inserimento rappresenti una buona decisione operativa.

Quando una nuova attività deve essere aggiunta a una pianificazione esistente, esistono infatti diverse possibilità:

• giorni differenti;
• più percorsi;
• posizioni differenti all’interno di ciascun percorso.

Ogni possibile inserimento produce conseguenze diverse sul resto della pianificazione.

Alcuni inserimenti comportano un aumento significativo dei chilometri percorsi. Altri riducono i margini temporali disponibili. Alcuni generano tempi di attesa non necessari. Altri ancora rendono i percorsi molto più vulnerabili agli imprevisti.

Come spiega Ammar Oulamara, responsibile Ricerca e Sviluppo di AntsRoute:
“Un inserimento ottimale a livello locale può determinare un significativo peggioramento complessivo della pianificazione quando si considera l’insieme dei vincoli temporali e operativi.”

Il ruolo dello scoring consiste proprio nel valutare questi impatti prima di selezionare la migliore opzione di inserimento possibile.

Una nuova generazione di algoritmi di scoring

Le più recenti evoluzioni del motore AntsRoute si basano su una profonda revisione dei meccanismi di valutazione e di analisi degli inserimenti.

L’obiettivo era duplice:

• migliorare le prestazioni di calcolo;
• aumentare al contempo la qualità delle decisioni generate dal motore.

Questa nuova architettura consente ora di analizzare un numero maggiore di possibili inserimenti in tempi significativamente più rapidi.

In concreto, il motore è in grado di:

• valutare più rapidamente le finestre temporali disponibili;
• riorganizzare i percorsi in modo più efficiente;
• reagire più velocemente agli eventi che si verificano sul campo.

In alcuni scenari particolarmente complessi, i nuovi algoritmi raggiungono prestazioni fino a 2,5 volte superiori rispetto alla generazione precedente.

Uno scoring multicriterio molto più avanzato

Il motore di ottimizzazione AntsRoute non si limita a misurare la distanza aggiuntiva.

Ogni inserimento viene ora valutato attraverso un punteggio multicriterio che tiene conto di:

• costo chilometrico;
• vincoli temporali;
• tempi di attesa;
• coerenza geografica;
• competenze degli operatori;
• capacità dei veicoli;
• vincoli normativi;
• potenziale futuro di riorganizzazione della pianificazione.

Il motore trasforma quindi l’insieme di questi parametri in un punteggio complessivo che consente di classificare e ordinare i possibili inserimenti.

Come spiega Ammar Oulamara:
“Due inserimenti che, dal punto di vista geografico, sembrano molto simili possono avere impatti operativi profondamente diversi. Lo scoring serve proprio a misurare queste differenze in modo oggettivo.”

Questo approccio consente al motore di superare una logica basata esclusivamente su ottimizzazioni locali e di ragionare a livello dell’intera pianificazione.

Una gestione più efficace dei vincoli in tempo reale

Una delle principali sfide dell’ottimizzazione dei percorsi riguarda la propagazione dei vincoli.

Quando viene aggiunta una nuova attività, il motore deve ricalcolare dinamicamente:

• gli orari previsti di intervento;
• i tempi di attesa;
• i margini temporali disponibili;
• le pause obbligatorie previste dalla normativa;
• la fattibilità degli interventi successivi.

Nei problemi di tipo VRPTW (Vehicle Routing Problem with Time Windows), questa propagazione diventa particolarmente complessa.

Un inserimento che, dal punto di vista geografico, sembra ottimale può rivelarsi molto penalizzante una volta propagati i vincoli temporali.

Il motore AntsRoute integra ora meccanismi di filtraggio e valutazione molto più rapidi, che consentono di concentrare la capacità di calcolo sulle opzioni di inserimento realmente rilevanti.

Questo miglioramento permette in particolare di ottenere:

• una maggiore reattività operativa;
• una riduzione degli effetti collaterali sulla pianificazione;
• una maggiore stabilità complessiva dei percorsi.

Meccanismi di ricerca locale più efficienti

Le nuove prestazioni del motore derivano anche da un significativo miglioramento dei meccanismi di ricerca locale.

Il motore non si limita a inserire direttamente una nuova attività.

Esplora inoltre diverse possibilità di riorganizzazione locale, con l’obiettivo di migliorare l’equilibrio complessivo della pianificazione.

A tal fine, AntsRoute utilizza diversi operatori di ottimizzazione derivati dalla ricerca operativa:

• relocate;
• Or-opt;
• 2-opt;
• 3-opt;
• cross-exchange.

Questi meccanismi consentono, ad esempio, di:

• ridurre le deviazioni non necessarie;
• recuperare margini temporali;
• riequilibrare determinati percorsi;
• migliorare la compattezza geografica delle attività pianificate.

L’esplorazione si basa ora su una gerarchia di intorni che consente di modulare dinamicamente la profondità della ricerca in base alla qualità dei possibili inserimenti.

Le soluzioni meno promettenti vengono scartate rapidamente, mentre quelle più interessanti beneficiano di un’analisi molto più approfondita.

Risultato:
il motore concentra una quota maggiore della propria capacità di calcolo sulle riorganizzazioni che generano un reale valore operativo.

Warm-start: partire da una pianificazione già ottimizzata

Nelle operazioni reali, un motore di ottimizzazione dei percorsi non lavora quasi mai su un problema privo di dati iniziali.

Al contrario, deve adattare continuamente una pianificazione già esistente.

I nuovi algoritmi di AntsRoute si basano ampiamente su meccanismi di warm-start.

Il principio consiste nell’utilizzare la pianificazione corrente come punto di partenza per l’ottimizzazione, anziché ricalcolare integralmente i percorsi da zero.

Questo approccio offre diversi vantaggi significativi:

• una drastica riduzione dei tempi di calcolo;
• una maggiore stabilità operativa;
• una limitazione delle riorganizzazioni non necessarie;
• una migliore capacità di risposta in tempo reale.

Come spiega Ammar Oulamara:
“Il motore non ricerca la soluzione teoricamente perfetta. Cerca la migliore soluzione concretamente applicabile, in tempi compatibili con le esigenze delle operazioni sul campo.”

Perché queste evoluzioni sono importanti per i team operativi

L’ottimizzazione dei percorsi non è soltanto una questione algoritmica. Queste evoluzioni hanno un impatto diretto sulle attività quotidiane.
Un motore più rapido e più intelligente consente in particolare di:

• gestire più facilmente gli imprevisti;
• ridurre gli interventi manuali dei responsabili della pianificazione;
• migliorare la stabilità dei percorsi;
• limitare i chilometri non necessari;
• aumentare la qualità del servizio.

In contesti in cui la pianificazione è in costante evoluzione, la capacità di reagire rapidamente diventa un fattore chiave di performance.

Il guadagno in termini di velocità ottenuto grazie ai nuovi algoritmi consente al motore AntsRoute di prendere decisioni più rapidamente, mantenendo al contempo un’elevata qualità di ottimizzazione.

Un’evoluzione continua del motore di ottimizzazione AntsRoute

Queste nuove prestazioni rappresentano una tappa importante nell’evoluzione del motore di ottimizzazione AntsRoute.

Ma, soprattutto, si inseriscono in un percorso continuo di miglioramento della nostra architettura di pianificazione.

L’obiettivo rimane invariato:
progettare motori capaci di adattarsi ai vincoli reali delle operazioni sul campo, fornendo al contempo decisioni affidabili, trasparenti e calcolabili in tempo reale.

Perché, nella logistica dell’ultimo miglio, la sfida non consiste semplicemente nel costruire percorsi.

La vera sfida è continuare a prendere le decisioni giuste in un contesto in cui la pianificazione è in costante evoluzione.

Conclusione

Con questa nuova generazione di algoritmi di scoring, AntsRoute migliora contemporaneamente:

• la velocità di calcolo;
• la qualità dei percorsi;
• la capacità del motore di gestire operazioni dinamiche caratterizzate da numerosi vincoli.

Grazie a un’architettura di scoring multicriterio più avanzata, a meccanismi di ricerca locale ottimizzati e a una gestione più efficace dei vincoli in tempo reale, il motore è ora in grado di valutare e riorganizzare i percorsi fino a 2,5 volte più rapidamente.

Un’evoluzione che consente ai team operativi di essere più reattivi, mantenendo al tempo stesso pianificazioni affidabili e coerenti.

Questa evoluzione rappresenta una nuova tappa nello sviluppo delle tecnologie di ottimizzazione di AntsRoute, mentre ulteriori miglioramenti sono già previsti nei prossimi mesi.

Se desideri scoprire concretamente come funziona la nostra soluzione per l’ottimizzazione dei percorsi, puoi anche attivare una prova gratuita di AntsRoute.