Migliorare i sistemi di consegna con droni e camion
Esplorare nuovi metodi per migliorare la logistica della consegna dell'ultimo miglio usando i droni.
Carlos Pambo, Jacomine Grobler
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Indice
- Il Problema del Roteamento dei Veicoli
- Droni nella Consegna
- Il Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni
- Il Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni e Intercettazioni
- Sfide del VRPDi
- Algoritmi Evolutivi per l'Ottimizzazione
- Come Funziona l'Algoritmo
- Testare l'Algoritmo
- Risultati dell'Algoritmo
- Analisi degli Scenari di Consegna
- L'Importanza della Diversità nelle Soluzioni
- Analisi Statistica dei Risultati
- Direzioni Future
- Conclusione
- Fonte originale
La crescente popolarità dello shopping online ha portato a un aumento della domanda di sistemi di consegna efficienti. Le aziende stanno cercando modi per migliorare il modo in cui i prodotti si spostano dai magazzini ai clienti. Una parte fondamentale di questo processo, nota come consegna dell'ultimo miglio, può essere piuttosto complicata. Per affrontare questi problemi, i ricercatori stanno esaminando l'uso di furgoni e Droni insieme per le consegne. Questo approccio ha il potenziale di ridurre i tempi di consegna e migliorare la qualità del servizio.
Il Problema del Roteamento dei Veicoli
Nel cuore della logistica delle consegne c'è una sfida nota come Problema del Roteamento dei Veicoli (VRP). Questo problema consiste nel trovare i migliori percorsi per i veicoli quando devono consegnare merci in diverse località. L'obiettivo è assicurarsi che i clienti ricevano i loro articoli rapidamente, riducendo al minimo i costi legati a tempo e distanza. Il VRP tradizionale si concentra solo sui furgoni, ma l'introduzione dei droni aggiunge un nuovo livello di complessità.
Droni nella Consegna
I droni offrono diversi vantaggi per le consegne. Possono volare direttamente dai clienti, evitando il traffico e velocizzando così i tempi di consegna. I droni possono anche raggiungere luoghi difficili per i furgoni, come aree rurali o isolate. Inoltre, i droni sono spesso considerati un'opzione ecologica, riducendo l'impatto ambientale legato alle consegne.
Il Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni
Una nuova variante del VRP include l'uso dei droni, nota come Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni (VRPD). In questa configurazione, i furgoni gestiscono la maggior parte delle consegne, mentre i droni sono utilizzati per compiti specifici, come la consegna di pacchi più piccoli o il raggiungimento di aree difficili da accedere. Questa combinazione di veicoli e droni consente un sistema di consegna più flessibile ed efficiente.
Il Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni e Intercettazioni
La complessità dell'uso di furgoni e droni aumenta quando introduciamo il concetto di intercettazione. Questo significa che i droni possono incontrare i furgoni sia durante i loro percorsi di consegna che presso le località dei clienti. Questa specifica variazione è denominata Problema del Roteamento dei Veicoli con Droni con Intercettazioni (VRPDi). In questo scenario, dobbiamo non solo pianificare i percorsi sia per i furgoni che per i droni, ma dobbiamo anche coordinare le loro attività.
Sfide del VRPDi
Risolvere il VRPDi non è affatto semplice. L'integrazione dei droni nei sistemi di consegna esistenti presenta varie sfide. Fattori come la durata della batteria dei droni, le restrizioni sui tempi di consegna e il coordinamento tra droni e furgoni devono essere tutti considerati. Questo lo rende un'area di ricerca attiva in settori come logistica, ingegneria e ricerca operativa.
Algoritmi Evolutivi per l'Ottimizzazione
Per affrontare il VRPDi, i ricercatori stanno sviluppando algoritmi evolutivi (EA). Questi algoritmi imitano il processo di selezione naturale per trovare soluzioni ottimali a problemi complessi. Nel contesto del VRPDi, gli EA possono aiutare a pianificare percorsi che riducono i tempi e i costi di consegna, tenendo conto anche delle limitazioni sia dei furgoni che dei droni.
Come Funziona l'Algoritmo
Questo algoritmo inizia creando un insieme iniziale di soluzioni o percorsi potenziali. Nel tempo, valuta e migliora queste soluzioni in base alle loro performance. Una caratteristica importante dell'algoritmo è che mantiene le migliori soluzioni trovate finora, nota come elitismo. Questo garantisce che le buone soluzioni non vengano perse nel processo di ricerca.
Testare l'Algoritmo
L'algoritmo proposto è stato testato utilizzando vari set di dati rappresentanti diversi scenari di consegna. Ogni set di dati contiene una miscela di località dei clienti, e l'algoritmo mira a trovare i migliori percorsi di consegna sia per furgoni che per droni. Le performance dell'algoritmo vengono confrontate con i metodi esistenti per valutare la sua efficacia.
Risultati dell'Algoritmo
I risultati indicano che l'algoritmo può ridurre significativamente i tempi di consegna rispetto ai percorsi tradizionali con solo furgoni. In molti casi, l'uso di droni in combinazione con furgoni si è dimostrato molto più veloce ed efficiente. Anche se le performance dell'algoritmo possono diminuire con l'aumentare del numero di località di consegna, fornisce comunque miglioramenti preziosi in molte situazioni.
Analisi degli Scenari di Consegna
Per comprendere meglio come si comporta l'algoritmo, è essenziale analizzare vari scenari, come la distanza percorsa da furgoni e droni, i tempi di consegna e quanto efficacemente l'algoritmo programma le consegne. Questa analisi aiuta a identificare aree di miglioramento.
L'Importanza della Diversità nelle Soluzioni
Una delle sfide nell'uso degli algoritmi evolutivi è mantenere la diversità all'interno delle soluzioni generate. Se l'algoritmo converge troppo rapidamente su una soluzione, potrebbe perdere opzioni migliori. Monitorando la diversità delle soluzioni, i ricercatori possono garantire che l'algoritmo continui a esplorare percorsi e strategie diversi.
Analisi Statistica dei Risultati
Per consolidare i risultati, vengono utilizzati metodi statistici per confrontare le performance dell'algoritmo con altri metodi esistenti. Questo include il controllo se i miglioramenti osservati sono statisticamente significativi e non solo dovuti al caso.
Direzioni Future
Con la domanda di sistemi di consegna efficienti che continua a crescere, è necessaria ulteriore ricerca per migliorare gli algoritmi che assistono nella programmazione e nel routing. I prossimi lavori potrebbero includere l'uso di parametri auto-adattivi, che consentirebbero all'algoritmo di regolare le proprie impostazioni sulla base di specifici requisiti del problema, migliorando potenzialmente le performance.
Conclusione
L'applicazione dei droni insieme ai furgoni nei sistemi di consegna rappresenta un modo promettente per ottimizzare la logistica dell'ultimo miglio. Lo sviluppo di algoritmi, in particolare algoritmi evolutivi, segna un progresso significativo nella risoluzione dei complessi problemi associati a questi nuovi metodi di consegna. Con il continuo progresso della ricerca in questo campo, ci aspettiamo ulteriori avanzamenti che miglioreranno l'efficienza e l'efficacia delle operazioni di consegna. L'uso combinato di furgoni e droni è destinato a diventare un approccio standard nella logistica, beneficiando sia le aziende che i consumatori.
Titolo: An Evolutionary Algorithm For the Vehicle Routing Problem with Drones with Interceptions
Estratto: The use of trucks and drones as a solution to address last-mile delivery challenges is a new and promising research direction explored in this paper. The variation of the problem where the drone can intercept the truck while in movement or at the customer location is part of an optimisation problem called the vehicle routing problem with drones with interception (VRPDi). This paper proposes an evolutionary algorithm to solve the VRPDi. In this variation of the VRPDi, multiple pairs of trucks and drones need to be scheduled. The pairs leave and return to a depot location together or separately to make deliveries to customer nodes. The drone can intercept the truck after the delivery or meet up with the truck at the following customer location. The algorithm was executed on the travelling salesman problem with drones (TSPD) datasets by Bouman et al. (2015), and the performance of the algorithm was compared by benchmarking the results of the VRPDi against the results of the VRP of the same dataset. This comparison showed improvements in total delivery time between 39% and 60%. Further detailed analysis of the algorithm results examined the total delivery time, distance, node delivery scheduling and the degree of diversity during the algorithm execution. This analysis also considered how the algorithm handled the VRPDi constraints. The results of the algorithm were then benchmarked against algorithms in Dillon et al. (2023) and Ernst (2024). The latter solved the problem with a maximum drone distance constraint added to the VRPDi. The analysis and benchmarking of the algorithm results showed that the algorithm satisfactorily solved 50 and 100-nodes problems in a reasonable amount of time, and the solutions found were better than those found by the algorithms in Dillon et al. (2023) and Ernst (2024) for the same problems.
Autori: Carlos Pambo, Jacomine Grobler
Ultimo aggiornamento: 2024-09-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.14173
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.14173
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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