Otimizando Rotas de Caminhão com Aprendizado por Reforço Profundo

Aprendizado por Reforço profundo (RL) é uma tecnologia que ajuda a resolver vários problemas de roteamento. No nosso caso, estamos olhando para um tipo específico de problema de roteamento que envolve muitos caminhões precisando entregar itens em vários lugares. Diferente de tarefas de roteamento mais simples, nosso problema exige que os caminhões sigam rotas específicas com várias paradas. Este trabalho tem como objetivo tornar o RL profundo uma ferramenta prática para gerenciar cadeias de suprimentos do mundo real.

#Problemas de Roteamento de Veículos (VRPs)

Os problemas de roteamento de veículos envolvem planejar rotas para veículos entregarem mercadorias. Esses problemas geralmente são complicados, especialmente quando há muitos veículos e vários pontos de entrega envolvidos. Um cenário comum é ter que gerenciar vários caminhões entregando itens de um lugar para outro. Essa complexidade pode levar a ineficiências nas operações se não for bem gerenciada.

Em casos mais simples, um único caminhão entrega produtos de um armazém para um cliente. No entanto, nos problemas que estamos estudando, os caminhões podem ter que fazer várias paradas. Eles precisam seguir rotas específicas, o que adiciona mais uma camada de complexidade.

#Conceito Básico de Roteamento de Veículos

Para entender nossa abordagem, vamos considerar um problema básico de roteamento de veículos envolvendo um caminhão. Esse caminhão começa e termina em um local central, muitas vezes chamado de depósito. O objetivo é planejar a rota do caminhão para que ele entregue todos os itens no depósito, minimizando o tempo de viagem.

Os caminhões têm capacidades específicas, o que significa que só podem transportar uma certa quantidade de mercadorias a qualquer momento. A rota deve garantir que o caminhão colete todos os itens necessários sem exceder sua capacidade, respeitando o tempo total de deslocamento permitido.

#Problema Generalizado de Roteamento de Veículos

No nosso trabalho, estendemos o problema básico de roteamento para lidar com situações mais complexas. Nossa versão permite vários caminhões e exige que os itens sigam rotas específicas com várias paradas. Esse cenário é frequentemente encontrado em cadeias de suprimento do mundo real.

No nosso problema mais amplo, definimos os itens de entrega como caixas, cada uma com sua própria rota e volume exigido. O objetivo não é apenas minimizar o tempo de viagem, mas também usar o menor número de caminhões, satisfazendo todas as exigências de entrega dentro de um limite de tempo estabelecido.

#Desafios no Roteamento de Veículos

Gerenciar um sistema de entrega com múltiplos caminhões apresenta vários desafios. A decisão sobre qual caminhão vai aonde, quais itens ele pega e quando os entrega pode se tornar complicado. Além disso, a rede de rotas torna difícil planejar de forma eficaz sem ferramentas avançadas.

Os caminhões podem precisar cooperar em suas rotas, o que significa que as decisões tomadas para um caminhão podem afetar as rotas de outros. Essa interconexão aumenta o desafio e exige estratégias sofisticadas para lidar com isso de forma eficaz.

#Aprendizado por Reforço para Roteamento

Recentemente, houve um interesse crescente em usar aprendizado por reforço para lidar com esses problemas de roteamento. O aprendizado por reforço envolve treinar um sistema de computador para tomar decisões com base em tentativa e erro.

No nosso contexto, um único caminhão pode ser visto como um jogador em um jogo. As decisões de roteamento do caminhão afetam o desempenho geral, assim como os movimentos de um jogador afetam o resultado de um jogo. Usando aprendizado por reforço, podemos ensinar nosso sistema a tomar melhores decisões com base em experiências anteriores.

#Nossa Abordagem

Queremos desenvolver um modelo de RL que possa gerenciar eficientemente vários caminhões com necessidades complexas de roteamento. Nossa metodologia envolve uma abordagem em duas fases para simplificar o processo de tomada de decisão.

1. Encontrando Rotas: Usando o modelo de RL, determinamos as melhores rotas para os caminhões.
2. Coleta e Entrega: Na segunda fase, decidimos exatamente quais itens cada caminhão deve carregar e descarregar em cada parada.

Esse método ajuda a dividir um problema complicado em partes menores e mais gerenciáveis.

#Visão Geral do Fluxo de Trabalho

O fluxo de trabalho do nosso modelo inclui os seguintes passos:

• Converter as demandas de itens em um formato utilizável.
• Selecionar um subconjunto menor da rede de entrega para focar.
• Usar nosso agente de RL para encontrar rotas de caminhões dentro desse subconjunto.
• Aplicar um método simples para determinar quais itens devem ser coletados e entregues.
• Atualizar a demanda geral para refletir os itens que foram entregues com sucesso.

Esse processo é repetido até que todos os itens tenham sido entregues.

#Estrutura da Demanda

Ao planejar entregas, devemos considerar não apenas quantos itens precisam ser entregues, mas também as rotas que devem seguir. Cada item terá um caminho específico que precisa seguir, e expressamos esse caminho em um formato estruturado.

A demanda pode ser expressa como tensores, que ajudam a organizar as informações sobre onde cada item está e para onde precisa ir.

#Extraindo Subambientes

Para facilitar o problema, focamos em pequenos subconjuntos da rede de entrega completa. Isso nos permite simplificar as decisões de roteamento. Ao analisar esses grupos menores, podemos identificar quais combinações de locais de entrega e itens trazem os melhores resultados.

O processo de extrair um bom subambiente envolve simular rotas potenciais usando o modelo de RL e selecionar a que mostrar o maior volume de entrega. Isso nos ajuda a identificar as áreas mais produtivas dentro da rede maior sem ficarmos sobrecarregados pela sua complexidade.

#Fase 1: Encontrando Rotas

Durante a fase de encontrar rotas, realizamos simulações para descobrir as rotas ideais para cada caminhão. Repetimos esse processo várias vezes para garantir que encontramos as rotas mais eficazes.

Um episódio, neste contexto, refere-se a um dia completo de operações para os caminhões. Cada episódio passa por uma série de etapas de tempo, onde os caminhões param em diferentes locais para entregar e coletar itens.

A tarefa principal nesta fase é manter um rastreamento preciso de todos os movimentos dos itens e suas respectivas necessidades ao longo do dia.

#Fase 2: Decisões de Coleta e Entrega

Na segunda fase, decidimos os detalhes das coletas e entregas para cada parada do caminhão. Isso envolve determinar quais itens específicos devem ser carregados e descarregados com base nas rotas exigidas.

Os mecanismos usados aqui são mais simples em comparação com a fase de encontrar rotas. O essencial é garantir que pegamos apenas os itens que estão alinhados à rota em andamento do caminhão.

#Atualizando a Demanda Após as Entregas

Uma vez que os caminhões tenham completado suas rotas, precisamos atualizar nossos registros para refletir o que foi entregue. Isso garante que a próxima rodada de planejamento reflita com precisão o estado atual da demanda.

#Rede Neural de Política

Central à nossa abordagem é o uso de redes neurais, especificamente um modelo de encoder-decoder. Esse modelo recebe dados sobre as tarefas de entrega e gera recomendações para decisões de roteamento.

O encoder processa os dados iniciais, enquanto o decoder usa essas informações para fazer escolhas de roteamento em tempo real durante as operações. Essa estrutura em duas partes permite flexibilidade e adaptabilidade na tomada de decisão.

#Treinando o Modelo

Empregamos uma variante do algoritmo REINFORCE para treinar nosso modelo. Essa abordagem ajusta os parâmetros do modelo com base no feedback recebido do seu desempenho nas simulações.

Nesse caso, o processo de treinamento envolve realizar inúmeros episódios para permitir que o modelo aprenda quais escolhas de roteamento trazem os melhores resultados. O objetivo é melhorar continuamente a capacidade do modelo de tomar decisões eficazes.

#Gerando Ambientes de Treinamento

Para garantir que nosso modelo possa lidar com vários cenários reais de entrega, criamos ambientes de treinamento sintéticos. Esses ambientes incluem uma variedade de redes de entrega e demandas de itens, permitindo que treinem nosso modelo sob diferentes condições.

#Estudo de Caso: Aisin VRP

Aplicamos nosso algoritmo a um caso específico envolvendo a Aisin Corporation, que tem uma rede de entrega complexa. O desafio era planejar rotas eficientes para vários caminhões lidando com milhares de itens que precisavam ser entregues.

O objetivo era igualar ou melhorar as soluções existentes usadas pela Aisin, que dependiam fortemente do planejamento manual por especialistas em logística. Queríamos demonstrar a eficácia da nossa abordagem usando menos caminhões para obter resultados semelhantes.

#Resultados de Desempenho

Após testes extensivos, nosso algoritmo conseguiu encontrar uma solução que utilizou menos caminhões comparado à melhor solução anterior da Aisin. Esse resultado destacou o potencial dos métodos de aprendizado por reforço profundo em gerenciar eficientemente tarefas complexas de cadeia de suprimentos.

No entanto, é importante notar que nossa abordagem ainda não leva em conta todas as restrições do mundo real, como o tempo que os itens devem passar em certos locais antes de sair. Portanto, enquanto nossos resultados são promissores, mais refinamentos são necessários para tornar o modelo completamente viável para uso comercial.

#Direções Futuras

Olhando para frente, há várias áreas onde nosso método pode melhorar:

1. Integrando Restrições do Mundo Real: Incorporar restrições adicionais que refletem as limitações operacionais reais encontradas nas cadeias de suprimento.

2. Implantação Simultânea de Caminhões: Testar abordagens que permitam que vários caminhões operem de forma mais cooperativa, o que poderia melhorar a eficiência.

3. Aprimorando Heurísticas de Coleta: Desenvolver métodos melhores para coletas que se alinhem com nossos processos de encontrar rotas para melhorar a eficiência geral.

4. Ajuste de Hiperparâmetros: Experimentar mais com os hiperparâmetros do modelo para descobrir as melhores configurações para diferentes cenários.

Em resumo, enquanto nosso trabalho mostra promessas no uso de aprendizado por reforço profundo para problemas de roteamento de veículos, há muito espaço para crescimento. Refinando nossa abordagem e incorporando fatores adicionais do mundo real, podemos criar uma solução mais robusta para a logística complexa da cadeia de suprimentos.