Migliorare il percorso dei veicoli con tecniche di machine learning

Il routing è una parte fondamentale della logistica. Si tratta di spostare prodotti da un posto all'altro, cosa essenziale sia per l'economia che per la vita quotidiana. Con l'aumento dei costi di consegna, trovare percorsi migliori diventa importante. Un problema comune in quest'area è il Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP).

Questo problema è stato studiato tanti anni fa. Nonostante i vari tentativi di risolverlo, il CVRP resta difficile sia per i ricercatori che per le aziende.

#Il Ruolo del Machine Learning

Recentemente, c'è stato molto interesse nell'utilizzare il machine learning (ML) per migliorare i metodi di routing. Molte tecniche di ottimizzazione spesso partono da zero, perdendo spunti utili da soluzioni passate. Usare dati da esperienze precedenti può portare a modi migliori per migliorare questi algoritmi.

Inoltre, il ML può aiutare l'algoritmo a imparare e migliorare le sue capacità decisionali. Anche le tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) possono aiutare a identificare le caratteristiche importanti nei dati e come influenzano le decisioni.

#Obiettivi di Ricerca

In questo campo di studio, vogliamo risolvere il CVRP combinando machine learning e algoritmi metaeuristici. Il nostro approccio include lo sviluppo di un modello di apprendimento per trovare soluzioni di alta qualità basate sulle caratteristiche dei problemi. Dopo, interpretiamo il modello di apprendimento per creare indicazioni che possano migliorare l'efficacia del nostro algoritmo.

#Comprendere il Capacitated Vehicle Routing Problem

Il CVRP può essere rappresentato come un grafo con un deposito centrale e vari clienti. I clienti sono nodi che devono essere visitati, mentre i percorsi sono creati per soddisfare le loro richieste senza superare la capacità del veicolo. Una soluzione valida al CVRP assicura che ogni cliente venga visitato solo una volta, minimizzando il costo complessivo di tutti i percorsi effettuati.

#Metaeuristiche nelle Soluzioni CVRP

Le metaeuristiche sono tecniche che includono euristiche e metodi di Ricerca Locale come componenti fondamentali. Alcune metaeuristiche famose per il CVRP includono la tabu search, che aiuta a sfuggire agli ottimi locali. I Granular Neighborhoods, o GNs, aiutano a filtrare vicini meno promettenti. La combinazione di questi metodi ha mostrato buoni risultati anche con un gran numero di clienti.

Un altro approccio è il path relinking, che ha migliorato le prestazioni di vari algoritmi. Sebbene il path relinking sia stato efficace, alcuni metodi non hanno fornito chiari indizi di un contributo significativo rispetto a algoritmi più semplici.

#Unire Machine Learning e Metaeuristiche

L'integrazione del ML con algoritmi di ottimizzazione segue tre strategie principali:

1. Apprendimento dal processo end-to-end.
2. Apprendimento basato sulle proprietà del problema.
3. Apprendimento da decisioni ripetute.

Questi approcci mirano a migliorare le prestazioni degli algoritmi metaeuristici quando si affronta il CVRP.

#Sviluppare il Nostro Approccio

Il nostro obiettivo è migliorare le soluzioni al CVRP analizzando la struttura del problema mentre applichiamo analisi statistica e modelli di classificazione. Ci concentriamo non solo sulle caratteristiche dell'istanza ma anche su quelle della soluzione.

Utilizzando il nostro modello di apprendimento possiamo classificare le soluzioni come ottimali o quasi ottimali e spiegare le caratteristiche più critiche. Questa comprensione aiuta a creare regole guida per gli algoritmi.

#Creare un Dataset

Per sviluppare il nostro modello di apprendimento avevamo bisogno di un dataset. Questo dataset consiste in caratteristiche di diverse istanze del problema. Abbiamo utilizzato una raccolta di soluzioni ottimali e quasi ottimali raccolte da varie fonti.

Il dataset include dati su caratteristiche come il numero di clienti, veicoli, distanze medie e distribuzioni della domanda, tra le altre.

#Estrazione delle Caratteristiche

Organizziamo le caratteristiche in due gruppi: caratteristiche dell'istanza e caratteristiche della soluzione. Le caratteristiche dell'istanza dipendono dalle proprietà del problema stesso, mentre le caratteristiche della soluzione dipendono dai risultati ottenuti da un metodo specifico.

L'obiettivo è creare una vasta gamma di indicatori per fornire una migliore comprensione del problema.

#Costruire il Modello di Apprendimento

Il passo successivo è applicare diversi algoritmi di classificazione supervisionata al nostro dataset, come K-Nearest Neighbors e Decision Trees. Valuteremo le loro prestazioni utilizzando vari metriche per selezionare il miglior algoritmo.

#Comprendere il Modello

L'interpretabilità del nostro modello di apprendimento è importante. Utilizzando i valori SHAP, possiamo determinare come ogni caratteristica influisce sulle previsioni. Comprendere l'importanza di queste caratteristiche può aiutare a migliorare le soluzioni future.

#Integrazione nell'Algoritmo

Le intuizioni ottenute dal modello di apprendimento vengono poi incorporate nel nostro algoritmo metaeuristico. Introduciamo un meccanismo per controllare la diversità delle soluzioni candidate basato su caratteristiche importanti, il che contribuisce a migliorare l'efficacia dell'algoritmo.

#Sviluppare l'Algoritmo Metaeuristico

Abbiamo progettato un nuovo algoritmo metaeuristico chiamato Multiple Search (MS). Include una fase di costruzione seguita da una fase di miglioramento che si concentra sulla ricerca locale e sul path relinking.

La fase di costruzione genera soluzioni iniziali utilizzando un algoritmo di risparmi, mentre la fase di miglioramento potenzia queste soluzioni tramite vari metodi.

#Gestire la Diversità delle Soluzioni

La diversità nelle soluzioni è cruciale. Il nostro approccio include un pool di soluzioni d'élite che conserva i migliori candidati trovati durante la ricerca.

Implementiamo un meccanismo di iterazione non migliorativa per determinare quando rigenerare nuove soluzioni nel pool. Questo aiuta a mantenere la ricerca fresca e impedisce all'algoritmo di rimanere bloccato in ottimi locali.

#Miglioramento della Ricerca Locale

La ricerca locale gioca un ruolo fondamentale nel migliorare le soluzioni. Comporta piccoli aggiustamenti per migliorare la qualità di un percorso.

Nel nostro algoritmo, utilizziamo diverse strategie di ricerca locale, come lo scambio, il posizionamento dei clienti e l'utilizzo della tecnica CROSS-Exchange, tra le altre.

#Path Relinking

Il path relinking consente all'algoritmo di esplorare lo spazio tra le soluzioni iniziali e quelle guida. Generando soluzioni intermedie, possiamo identificare percorsi migliori.

Questa forma di relinking aiuta a trasformare queste soluzioni in percorsi CVRP validi tramite l'algoritmo di split, che garantisce di mantenere le migliori soluzioni di qualità mentre esploriamo.

#Esperimenti e Risultati

Dopo aver costruito il nostro algoritmo, abbiamo eseguito una serie di esperimenti per valutarne le prestazioni rispetto ai metodi esistenti.

Questi esperimenti hanno valutato l'efficacia del nostro meccanismo di guida, i contributi del path relinking e le prestazioni complessive del nostro algoritmo proposto. I risultati mostrano miglioramenti significativi quando utilizziamo il nostro approccio rispetto ai metodi tradizionali.

#Pensieri Conclusivi

In sintesi, abbiamo sviluppato un metodo per migliorare un algoritmo metaeuristico mirato a risolvere il CVRP utilizzando una guida basata su caratteristiche.

Sfruttando la potenza del machine learning e spiegando la sua influenza sui risultati, abbiamo creato un algoritmo più efficace.

Questo approccio ibrido non solo migliora le soluzioni di routing, ma offre anche un percorso per ulteriori ricerche per affinare e migliorare ulteriormente le strategie di ottimizzazione nella logistica e nella gestione della catena di approvvigionamento.

Riconosciamo che i nostri metodi attuali hanno ancora margine di miglioramento. Il lavoro futuro si concentrerà sul miglioramento del ruolo del machine learning all'interno del nostro algoritmo e sull'adattamento per scenari decisionali più complessi. Questo permetterà miglioramenti ancora maggiori nell'efficienza e nell'efficacia del routing nella risoluzione di varie sfide logistiche.

Questo articolo fornisce una panoramica dello sviluppo, della metodologia e delle implicazioni del nostro algoritmo metaeuristico guidato per il Capacitated Vehicle Routing Problem e prepara il terreno per ulteriori esplorazioni nell'intersezione tra machine learning e tecniche di ottimizzazione.