Combinare approcci quantistici e classici per la pianificazione delle consegne

Negli ultimi anni, i ricercatori hanno esaminato come il calcolo quantistico possa aiutare con i problemi di routing delle consegne. Questi problemi riguardano il modo migliore per i camion di consegna di seguire i loro percorsi. Gli esempi comuni di cui sentiamo parlare includono il Problema del Commesso Viaggiatore e il Problema del Routing dei Veicoli. Anche se studiarli è importante, spesso non riflettono le complessità delle situazioni del mondo reale. Questa ricerca adotta un nuovo approccio mirando a affrontare direttamente queste situazioni senza semplificare troppo il problema.

Il focus di questo lavoro è su un metodo chiamato Q4RPD. Utilizza una combinazione di calcolo quantistico e classico per risolvere i problemi di consegna dei pacchi. Alcune sfide considerate includono diversi tipi di veicoli, consegne urgenti e dimensioni dei pacchi. Per mostrare come funziona Q4RPD, sono stati creati esempi diversi che coinvolgono situazioni di consegna reali.

#L'importanza dei problemi di routing

I problemi di routing sono un grande argomento nei trasporti e nella logistica. L'interesse per queste questioni deriva dalla loro complessità e da quanto siano utili nella vita reale. Con algoritmi di routing migliori, possiamo migliorare molti aspetti della società, dal risparmiare tempo al ridurre i costi nel trasporto.

La maggior parte dei metodi per risolvere questi problemi ha bisogno di molta potenza di calcolo. Questo significa che i computer tradizionali non possono sempre risolvere nemmeno i casi più piccoli. Negli anni, sono state sviluppate molte soluzioni più rapide, con i metodi euristici che sono tra i più comuni. Finora, la maggior parte degli algoritmi è stata costruita per funzionare su computer standard. Tuttavia, il calcolo quantistico è diventato un'alternativa promettente, specialmente per compiti di ottimizzazione e routing.

Anche se è ancora in fase di sviluppo, il calcolo quantistico ha ricevuto attenzione per il suo potenziale di affrontare problemi difficili in settori come la sanità, il business e la logistica. Recentemente, molti studi si sono concentrati sull'applicazione di metodi quantistici a problemi di routing come il Problema del Commesso Viaggiatore e il Problema del Routing dei Veicoli.

#Tendenze di ricerca attuali

La ricerca recente mostra che molti studi si concentrano sulla comprensione delle tecnologie quantistiche o sull'efficienza di metodi specifici. Questi studi di solito confrontano problemi tradizionali come il Problema del Commesso Viaggiatore. Nel frattempo, altre ricerche hanno fatto progressi nell'applicare metodi quantistici a problemi pratici di routing, affrontando questioni come il traffico.

Uno studio notevole del 2023 è rilevante qui. Discute il routing multi-camion per le catene di approvvigionamento. Gli autori creano un algoritmo che assegna i percorsi ai camion passo dopo passo, considerando varie esigenze. Questo metodo è in linea con quello che viene fatto nel progetto Q4RPD assicurando che tutte le limitazioni attuali siano rispettate.

L'obiettivo di questo lavoro è sviluppare un metodo che possa fornire buone soluzioni ai problemi di consegna del mondo reale utilizzando in modo intelligente i dispositivi quantistici. Poiché molti di questi problemi sono troppo complessi per l'hardware quantistico attuale da gestire tutto in una volta, viene utilizzata una combinazione di elaborazione quantistica e classica. Q4RPD assegna percorsi ai camion garantendo di rispettare tutte le restrizioni necessarie.

#Definizione del problema

Il problema è basato su esigenze reali identificate da un'azienda di trasporti chiamata Ertransit. Attraverso discussioni con il team di ricerca, sono stati stabiliti requisiti essenziali per plasmare il lavoro descritto in questo documento.

Il problema principale riguarda la pianificazione dei migliori percorsi per le Consegne dell'ultimo miglio che possono essere completate in un giorno. Questo implica partire da una località (depo) e poter utilizzare una gamma di camion. L'obiettivo è creare percorsi che soddisfino tutte le richieste mantenendo i costi bassi. A volte, i clienti possono avere più ordini.

Un percorso è definito come il tragitto effettuato da un singolo camion che parte e termina al depo. Il costo totale include sia la distanza percorsa sia eventuali spese per l'uso dei camion. Se il camion appartiene a Ertransit, il costo è zero; se è a noleggio, ci sono costi aggiuntivi.

#Vincoli

Il problema ha vincoli specifici da considerare:

1. Capacità: Ogni camion può trasportare una quantità limitata di peso e volume in base alle proprie specifiche. Le consegne devono anche rientrare in questi limiti.
2. Priorità: Alcuni pacchi devono essere consegnati entro un determinato lasso di tempo. Questi sono contrassegnati come massima priorità.
3. Tempo di lavoro: La durata totale di ogni percorso non deve superare l'orario lavorativo del conducente.

Inoltre, ci sono preferenze che guidano il processo di risoluzione dei problemi, tra cui:

• Ogni camion può gestire solo un percorso al giorno.
• I camion di proprietà devono essere utilizzati quando disponibili, anche se il noleggio potrebbe essere più economico.
• Meno veicoli utilizzati in totale, meglio è.

Il problema definito è noto come Consegna di Pacchi 2-Dimensionale e Eterogenea con Priorità (2DH-PDP).

#Schema di risoluzione del Q4RPD

Il processo Q4RPD è iterativo e coinvolge la selezione di un camion e il calcolo di un percorso ogni volta. Prima di iniziare questo processo, Q4RPD implementa due euristiche di ordinamento:

1. Ordinamento dei veicoli: I camion sono prioritizzati, con i veicoli di proprietà ordinati per capacità prima e poi i veicoli a noleggio.
2. Ordinamento delle consegne: Le consegne prioritarie sono ordinate per garantire che siano trattate per prime.

Una volta completata questa configurazione, il processo segue questi passaggi:

#Passo 1: Configurazione del routing

Il calcolo classico prepara l'istanza del problema per il dispositivo quantistico. Questo include la selezione di un camion e la determinazione dei percorsi da calcolare. Il metodo prevede:

• Selezione del camion: Prioritizzare i camion che hanno avuto un percorso precedente.
• Selezione del percorso: A seconda delle circostanze, verranno calcolati diversi tipi di percorsi, come Depot-TP o percorsi normali.

#Passo 2: Aggiornamento dei parametri

Man mano che vengono creati i sotto-percorsi, è necessario regolare i parametri di limite superiore come la capacità del camion e la durata del percorso. Questo assicura che i successivi calcoli siano in linea con lo stato attuale del camion e dei percorsi.

#Passo 3: Formulazione del problema CQM

Una volta che tutti i parametri sono pronti, il passo successivo è formulare il problema come un Modello Quadratico Vincolato (CQM) che il dispositivo quantistico può elaborare.

#Passo 4: Risoluzione del CQM

A questo punto, il dispositivo quantistico calcola il miglior percorso possibile basato sulla configurazione del CQM. L'output sarà il sotto-percorso ottimale, che viene poi memorizzato per i passaggi successivi.

#Passo 5: Aggiornamento delle soluzioni

Utilizzando il calcolo classico, Q4RPD aggiorna lo stato generale del problema in base al sotto-percorso ottenuto ed elimina le consegne completate dalla lista.

#Formulazione del problema

Questa sezione delinea come il problema è strutturato per l'elaborazione da parte del dispositivo quantistico. L'attenzione è rivolta a specifici sottoproblemi piuttosto che all'intera consegna dei pacchi in una volta.

#Variabili e parametri

Le variabili rappresentano i punti di consegna e il loro ordine nel percorso. L'obiettivo è trovare valori appropriati che creino un percorso ottimale riducendo al minimo la distanza di viaggio.

#Funzione obiettivo

Lo scopo è minimizzare la distanza totale percorsa e massimizzare il numero di consegne effettuate prima di raggiungere l'ultima fermata.

#Vincoli

Gli obiettivi stabiliti sono soggetti a diversi vincoli fondamentali:

1. Coerenza delle consegne: Ogni consegna può apparire solo una volta nel percorso.
2. Coerenza delle posizioni: Ogni fascia oraria del programma del camion deve essere assegnata a un solo ordine al massimo.
3. Consecutività delle consegne: Le consegne devono essere consecutive.
4. Inclusione della destinazione: Il punto finale deve essere incluso nel percorso.
5. Restrizione temporale: Il percorso non può superare la durata massima consentita.
6. Restrizione di peso: Non deve essere superato il peso massimo del camion.
7. Restrizione dimensionale: Il percorso non deve superare la dimensione massima consentita per i veicoli.

#Risultati sperimentali

Ora che il problema e i metodi sono stati delineati, è essenziale vedere quanto bene Q4RPD funzioni nella pratica.

#Dettagli del risolutore

Il risolutore quantistico utilizzato nei test è un modello software progettato per gestire efficacemente specifici tipi di problemi. I moduli lavorano insieme per trovare le soluzioni più appropriate rapidamente.

#Descrizione del benchmark

La ricerca ha coinvolto sei diverse istanze per valutare quanto bene funzionasse Q4RPD. Ogni scenario è stato etichettato per indicarne le specifiche, come il numero di consegne e le assegnazioni di priorità.

Le istanze variavano in complessità:

• I casi più piccoli avevano meno consegne ma includevano comunque esigenze di priorità.
• I casi più grandi hanno spinto Q4RPD a gestire un routing più complicato.

#Analisi delle prestazioni

I risultati indicano che Q4RPD è stato in grado di soddisfare gli obiettivi rispettando tutti i vincoli. Ha mostrato promesse nel raggiungere soluzioni che sono efficienti ed efficaci per le sfide logistiche del mondo reale.

In generale, le prestazioni del risolutore sono state soddisfacenti, rispettando costantemente i vincoli delineati e dimostrando una minimizzazione competitiva della distanza rispetto ai metodi tradizionali. È riuscito a gestire istanze più grandi di quelle solitamente viste nella letteratura attuale, mostrando il suo potenziale per applicazioni pratiche.

#Conclusioni e lavori futuri

In sintesi, Q4RPD dimostra un approccio fattibile per affrontare problemi complessi di routing delle consegne considerando varie restrizioni del mondo reale. La ricerca evidenzia la capacità di questo sistema quantistico-classico di migliorare il funzionamento della logistica.

Guardando al futuro, ci sono diverse strade per il lavoro futuro. Queste potrebbero includere il perfezionamento del modello matematico per coprire più scenari di consegna o l'integrazione di altre forme di trasporto. Ulteriore sviluppo potrebbe anche includere rendere il risolutore adattabile alle diverse esigenze e preferenze delle aziende.

Con un focus crescente sulle applicazioni pratiche del calcolo quantistico, questa ricerca serve da trampolino di lancio verso soluzioni logistiche più efficienti in futuro.