Aprendizado por Reforço para Roteamento Eficiente de Veículos

Veículos pesados (HGVs) têm um papel super importante na nossa economia, mas também são grandes vilões das mudanças climáticas, representando 4,75% das emissões totais de gases de efeito estufa no Reino Unido. Um grande problema é que esses veículos operam com apenas cerca de 60% de eficiência na carga. Isso significa que um monte de espaço fica perdido. Se as empresas trabalharem juntas e compartilharem itens de entrega, podem melhorar o uso dos HGVs. Essa abordagem se chama roteamento colaborativo de veículos. Mas, tem seus desafios para fazer esse sistema funcionar direitinho.

Um dos principais problemas é descobrir a melhor forma de planejar essas rotas compartilhadas. Os métodos atuais usados em pesquisa operacional têm limitações à medida que os problemas ficam maiores. Com mais pontos de entrega, o tempo para encontrar boas soluções aumenta rapidamente, dificultando a gestão das operações diárias. Isso acaba resultando em soluções que são só boas localmente, deixando de lado rotas melhores e mais eficientes em uma área maior.

Para resolver isso, propomos usar Aprendizado por Reforço (RL) pra melhorar a gestão do Roteamento de Veículos para transporte de mercadorias. Esse método permite configurar um sistema que consegue encontrar rotas ótimas mais rápido, mesmo com o aumento das entregas. Até agora, muito poucos estudos aplicaram RL ao problema de roteamento de veículos em três dimensões, que é um cenário complicado que combina carga e roteamento.

#Por que o Aprendizado por Reforço é Importante?

Aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões com base no feedback que recebe do ambiente. O agente vai melhorando ao longo do tempo ao testar diferentes ações e ver quais levam a melhores resultados. Embora treinar um modelo RL possa demorar, uma vez que tá treinado, ele toma decisões rápido em tempo real.

Aplicar RL ao problema de roteamento de veículos com capacidade de carga em três dimensões pode trazer vantagens em relação aos métodos heurísticos tradicionais. Primeiro, embora treinar o modelo seja intenso, na hora da execução, ele funciona de forma eficiente. Segundo, o RL pode criar soluções baseadas em funções de custo específicas, sem precisar de regras de especialistas, tornando-o adaptável a novas situações sem precisar de constante input humano.

#O Problema de Roteamento de Veículos com Capacidade de Carga em Três Dimensões (3L-CVRP)

O 3L-CVRP trata de otimizar rotas para HGVs que precisam pegar e entregar itens em três dimensões, considerando o tamanho e a forma das caixas. Esse problema é uma combinação de duas questões bem conhecidas: o roteamento de veículos e o empacotamento. O roteamento de veículos foca em encontrar os melhores caminhos para os veículos atenderem os clientes, enquanto o empacotamento se preocupa em como encaixar itens em um espaço limitado de forma eficiente.

Resolver o 3L-CVRP envolve determinar quais itens devem ser carregados nos veículos e como organizá-los pra maximizar o espaço e minimizar as distâncias de viagem. Pesquisas anteriores sobre esse assunto dependiam principalmente de métodos heurísticos, que podem levar a soluções subótimas e podem exigir um bom esforço computacional conforme a complexidade aumenta.

#As Limitações dos Métodos Atuais

Os métodos existentes para lidar com o 3L-CVRP têm várias desvantagens. Muitos desses métodos dependem de regras que podem limitar seu desempenho. Se surgir um novo cenário que não encaixa no framework original, essas heurísticas podem precisar ser ajustadas, muitas vezes exigindo a ajuda de especialistas. Além disso, muitos métodos atuais levam bastante tempo para chegar a resultados próximos das soluções ótimas. Por exemplo, um problema de roteamento com apenas 15 pontos de entrega pode demorar cerca de 10 segundos, enquanto um problema mais complexo com 100 pontos pode levar mais de 2000 segundos.

Essa computação longa muitas vezes leva à otimização regional, onde as áreas são tratadas separadamente, resultando em soluções que podem parecer boas localmente, mas perdem a chance de encontrar a melhor solução geral.

#A Solução Proposta

Para enfrentar os desafios presentes no 3L-CVRP, propomos um modelo de aprendizado por reforço. Essa nova abordagem é feita pra reduzir o tempo necessário para as computações e evitar as limitações que os métodos heurísticos tradicionais enfrentam.

Ter um modelo de RL que aprende com suas próprias experiências permite que a gente se adapte a vários cenários de forma mais eficaz. Em vez de ser limitado por regras fixas, o modelo pode ajustar suas estratégias com base nas condições que encontra, levando a um desempenho potencialmente melhor no geral.

Mostramos que nosso modelo de RL consegue resolver problemas de roteamento rápido e de forma eficaz, enquanto mantém um nível de precisão que é competitivo com os métodos existentes, alcançando lacunas médias de 3,83% a 7,65% em comparação com os melhores métodos disponíveis.

#As Vantagens do Roteamento Colaborativo de Veículos

O roteamento colaborativo de veículos pode levar a processos de entrega mais eficientes. Ao permitir que transportadoras compartilhem cargas, elas conseguem encher seus veículos de forma mais completa, reduzindo tanto custos quanto o impacto ambiental. No entanto, fazer essa colaboração funcionar exige resolver o 3L-CVRP de forma eficiente.

Com o RL, podemos agilizar o processo de tomada de decisão, permitindo que os veículos se ajustem rapidamente a novos pacotes e pedidos de entrega. Ao aprender continuamente com as experiências e otimizar rotas em tempo real, o modelo de RL oferece uma oportunidade de fechar as lacunas encontradas nos métodos tradicionais.

#Como o Modelo de Aprendizado por Reforço Funciona

Baseamos nosso modelo de RL em uma arquitetura que já mostrou sucesso em resolver vários problemas de roteamento. Com essa abordagem, definimos nosso problema 3L-CVRP e desenvolvemos um modelo que aprende a atribuir cargas de entrega e organizar rotas com base em restrições específicas de carga e descarregamento.

#Entrada e Representações do Modelo

O modelo começa pegando informações sobre a localização do depósito, as localizações dos clientes e detalhes sobre cada pacote. Com essas informações, ele consegue reconhecer quais pacotes se encaixam melhor em quais veículos e determinar a melhor estratégia de carga.

A entrada para o modelo de RL envolve representar o problema de uma forma que foque em aspectos-chave: os tamanhos dos pacotes, seus pesos e como eles devem ser organizados no veículo. Ao escalar essas dimensões em relação aos tamanhos dos veículos, o modelo consegue generalizar melhor e se adaptar a diferentes cenários.

#Aprendizado e Otimização de Políticas

O modelo de RL é treinado por meio de um processo que não só ajuda a aprender as melhores rotas, mas também melhora sua capacidade de prever a viabilidade de carregar pacotes em tempo real. Ele utiliza um método que combina exploração, onde testa novas estratégias, com exploração, onde usa métodos conhecidos para alcançar os melhores resultados.

Ao incentivar o modelo a se manter estável durante o treinamento, enquanto também permite que ele explore várias rotas e arranjos de carga, conseguimos fazer com que ele melhore sua tomada de decisão rapidamente.

#Validação e Benchmarking

Pra garantir que nosso modelo de RL funcione de forma eficaz, comparamos seus resultados com métodos estabelecidos na área. Criamos casos baseados em condições do mundo real e avaliamos como o modelo de RL se sai em comparação com as melhores abordagens conhecidas.

Os resultados mostram que o modelo de RL não só compete bem com métodos tradicionais em termos de precisão de roteamento, mas também faz isso com uma velocidade computacional consideravelmente melhorada. O modelo consegue lidar com problemas maiores de forma mais eficiente, sugerindo que ele pode ser escalável para aplicações do mundo real além das limitações dos métodos atuais.

#Implicações Futuras

O potencial de usar aprendizado por reforço no setor de logística é significativo. Com a capacidade de otimizar o roteamento de veículos em uma escala maior, podemos melhorar a eficiência das entregas, reduzir os custos de transporte e diminuir as emissões associadas às operações dos HGVs.

Aproveitando a adaptabilidade do RL, as empresas também podem responder melhor às flutuações na demanda ou mudanças nas configurações de entrega, tornando todo o processo logístico mais resiliente.

#Recomendações para Prática

Pra empresas que buscam aplicar essas descobertas, recomendamos explorar uma abordagem híbrida que combine RL com heurísticas estabelecidas. Esse método pode fornecer a confiabilidade dos métodos tradicionais enquanto aproveita a velocidade e a adaptabilidade do RL.

Além disso, pode ser interessante configurar diferentes modelos adaptados a necessidades operacionais específicas. Por exemplo, separar modelos por tipos de pacotes pode levar a uma melhor performance em cenários onde os itens diferem bastante em tamanho ou peso.

#Conclusão

Em resumo, nosso trabalho mostra o potencial de usar aprendizado por reforço pra enfrentar o complexo problema de roteamento de veículos e carga em três dimensões. Com foco em computações eficientes e estratégias adaptáveis, esse método oferece uma via promissora pra melhorar as operações logísticas.

As implicações para eficiência e sustentabilidade no transporte são substanciais, sugerindo que a pesquisa contínua e a aplicação de RL nesse campo podem levar a avanços importantes na redução de emissões e custos na logística.