Otimização de rotas de compras em supermercados

Abstract

RESUMO: O tema refere-se à aplicação de aprendizado de máquina utilizando Q-Learning para otimizar a rota de compras dos consumidores em um supermercado. Envolve a utilização de algoritmos que analisam a disposição dos produtos nas prateleiras e as preferências dos clientes, para então sugerir a melhor rota de compras em termos de um trajeto mais curto. O objetivo é tornar o processo de compras mais eficiente e conveniente para os clientes, aumentando a satisfação e fidelização. A pesquisa nessa área envolve a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, aprendizagem por reforço e inteligência artificial. O modelo obtido conseguiu encontrar a melhor rota de compras para os produtos selecionados em todas as execuções do algoritmo, com diferentes combinações de produtos selecionados.

ABSTRACT: The topic refers to the application of machine learning using Q-Learning to optimize the shopping route of consumers in a supermarket. It involves the use of algorithms that analyze the arrangement of products on the shelves and the preferences of customers, to then suggest the best shopping route in terms of a shorter path. The goal is to make the shopping process more efficient and convenient for customers, increasing satisfaction and loyalty. The research in this area involves the application of machine learning techniques, reinforcement learning and artificial intelligence. The model obtained was able to find the best shopping route for the selected products in all executions of the algorithm, with different combinations of selected products.