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Melhorando Sistemas de Entrega com Drones e Caminhões

Explorando novas maneiras de melhorar a logística de entrega na última milha usando drones.

Carlos Pambo, Jacomine Grobler

― 6 min ler


Drones Transformam a Drones Transformam a Logística de Entregas nos sistemas de entrega com drones. Novos algoritmos melhoram a eficiência
Índice

A crescente popularidade das compras online gerou uma demanda enorme por sistemas de entrega eficientes. As empresas tão buscando formas de melhorar como os produtos vão dos armazéns pros clientes. Uma parte-chave desse processo, conhecida como entrega de última milha, pode ser bem desafiadora. Pra resolver essas paradas, pesquisadores tão estudando a combinação de caminhões e Drones pra fazer as entregas. Essa abordagem pode diminuir o tempo de entrega e melhorar a qualidade do serviço.

O Problema do Roteamento de Veículos

No coração da logística de entrega tá um desafio chamado Problema do Roteamento de Veículos (VRP). Esse problema envolve achar as melhores rotas pros veículos quando entregam mercadorias pra vários lugares. O objetivo é garantir que os clientes recebam seus itens rápido, minimizando os custos relacionados ao tempo e à distância. O VRP tradicional foca só em caminhões, mas a inclusão de drones traz uma nova camada de complexidade.

Drones na Entrega

Os drones oferecem várias vantagens pra entrega. Eles podem voar diretamente pros clientes, evitando trânsito e acelerando os tempos de entrega. Os drones também conseguem chegar a lugares que são complicados pros caminhões, como áreas rurais ou isoladas. Além disso, eles são vistos como uma opção mais ecológica, reduzindo a pegada de carbono associada às entregas.

O Problema do Roteamento de Veículos com Drones

Uma nova variação do VRP inclui o uso de drones, chamada de Problema do Roteamento de Veículos com Drones (VRPD). Nesse esquema, os caminhões cuidam da maior parte das entregas, enquanto os drones são usados pra tarefas específicas, como entregar pacotes menores ou alcançar áreas de difícil acesso. Essa combinação de veículos e drones permite um sistema de entrega mais flexível e eficiente.

O Problema do Roteamento de Veículos com Drones e Interceptações

A complexidade de usar caminhões e drones aumenta quando a gente introduz o conceito de interceptação. Isso significa que os drones podem se encontrar com os caminhões durante as rotas de entrega ou nos locais dos clientes. Essa variação é chamada de Problema do Roteamento de Veículos com Drones e Interceptações (VRPDi). Nesse cenário, não só precisamos planejar as rotas pros caminhões e drones, mas também coordenar as atividades deles.

Desafios do VRPDi

Resolver o VRPDi não é tarefa simples. A integração de drones nos sistemas de entrega existentes traz vários desafios. Fatores como duração da bateria dos drones, prazos de entrega e a coordenação entre drones e caminhões precisam ser considerados. Isso torna uma área ativa de pesquisa em campos como logística, engenharia e pesquisa operacional.

Algoritmos Evolutivos pra Otimização

Pra lidar com o VRPDi, pesquisadores tão desenvolvendo algoritmos evolutivos (EAs). Esses algoritmos imitam o processo de seleção natural pra encontrar soluções ótimas pra problemas complexos. No contexto do VRPDi, os EAs podem ajudar a planejar rotas que minimizam o tempo de entrega e os custos, enquanto acomodam as limitações tanto dos caminhões quanto dos drones.

Como o Algoritmo Funciona

Esse algoritmo começa criando um conjunto inicial de soluções ou rotas potenciais. Com o tempo, ele avalia e melhora essas soluções com base no desempenho delas. Uma característica importante do algoritmo é que ele mantém as melhores soluções encontradas até agora, conhecido como elitismo. Isso garante que boas soluções não se percam no processo de busca.

Testando o Algoritmo

O algoritmo proposto foi testado usando vários conjuntos de dados que representam diferentes cenários de entrega. Cada conjunto contém uma mistura dos locais dos clientes, e o algoritmo busca encontrar as melhores rotas de entrega tanto pra caminhões quanto pra drones. O desempenho do algoritmo é comparado com os métodos existentes pra avaliar sua eficácia.

Resultados do Algoritmo

Os resultados mostram que o algoritmo pode reduzir significativamente os tempos de entrega em comparação com rotas tradicionais só de caminhões. Em muitos casos, usar drones em combinação com caminhões mostrou ser muito mais rápido e eficiente. Mesmo que o desempenho do algoritmo possa cair conforme o número de locais de entrega aumenta, ele ainda oferece melhorias valiosas em muitas situações.

Analisando Cenários de Entrega

Pra entender melhor como o algoritmo se sai, é essencial analisar vários cenários, como a distância percorrida pelos caminhões e drones, os tempos de entrega e como efetivamente o algoritmo agenda as entregas. Essa análise ajuda a identificar áreas que precisam de melhorias.

A Importância da Diversidade nas Soluções

Um dos desafios que se enfrenta ao usar algoritmos evolutivos é manter a diversidade nas soluções geradas. Se o algoritmo converge muito rápido pra uma solução, ele pode perder opções melhores. Monitorando a diversidade das soluções, os pesquisadores podem garantir que o algoritmo continue explorando diferentes rotas e estratégias.

Análise Estatística dos Resultados

Pra solidificar as descobertas, métodos estatísticos são usados pra comparar o desempenho do algoritmo com outros métodos existentes. Isso inclui checar se as melhorias observadas são estatisticamente significativas e não apenas decorrentes do acaso.

Direções Futuras

À medida que a demanda por sistemas de entrega eficientes continua crescendo, mais pesquisas são necessárias pra melhorar algoritmos que ajudam no agendamento e no roteamento. Trabalhos futuros podem incluir o uso de parâmetros auto-adaptativos, que permitiriam ao algoritmo ajustar suas configurações com base em requisitos específicos dos problemas, potencialmente melhorando o desempenho.

Conclusão

A aplicação de drones junto com caminhões em sistemas de entrega apresenta uma forma promissora de otimizar a logística de entrega de última milha. O desenvolvimento de algoritmos, especialmente os algoritmos evolutivos, marca um progresso significativo na solução dos problemas complexos associados a esses novos métodos de entrega. À medida que a pesquisa nessa área continua, podemos esperar ver mais avanços que vão aprimorar a eficiência e a eficácia das operações de entrega. O uso combinado de caminhões e drones tá prestes a se tornar uma abordagem padrão na logística, beneficiando tanto empresas quanto consumidores.

Fonte original

Título: An Evolutionary Algorithm For the Vehicle Routing Problem with Drones with Interceptions

Resumo: 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.

Autores: Carlos Pambo, Jacomine Grobler

Última atualização: 2024-09-21 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.14173

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.14173

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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