Como garantir que os veículos de transporte chegam aos seus destinos, de forma sincronizada, mesmo quando os tempos de viagem não são exatos? Para dar resposta a esta pergunta um grupo de investigadores do INESC TEC e da JKU Business School, na Áustria, desenvolveram uma solução para melhorar a eficiência e a fiabilidade de serviços de transporte e logística, mesmo perante atrasos inesperados.
O VRPSync (The Vehicle Routing Problem with Synchronization) é considerado um problema clássico na área da logística – se, por um lado, se pretende minimizar os custos totais das rotas, por outro, é necessário ter em conta que algumas tarefas precisam de ser feitas em simultâneo, mesmo quando estão distribuídas por veículos diferentes. Estes requisitos de sincronização são especialmente relevantes quando essas tarefas têm de ser executadas por veículos dentro de determinados espaços temporais, de forma a minimizar tempos de espera ou de inatividade de veículos ou outros equipamentos envolvidos nas operações logísticas.
Mas, e se houver um imprevisto que coloque em causa essa coordenação? O que é que acontece se, por exemplo, dois camiões tiverem de chegar ao mesmo local ao mesmo tempo e um deles se atrasar devido a um acidente ou congestionamento de trânsito? Como é que se dá resposta a esta eventualidade?
Se, até aqui, muitos estudos abordavam o problema considerando que os tempos de viagem são fixos e previsíveis, o trabalho de investigação, recentemente publicado na Networks, propõe uma abordagem de otimização inovadora e robusta para o VRPSync: os tempos de viagem são incertos, não são fixos, mas é possível encontrar uma solução robusta, que permanece exequível até um determinado grau de incerteza ajustável pelo planeador. Nesta situação, até ao grau de incerteza definido, as rotas planeadas continuam a poder ser implementadas no terreno, mesmo com as restrições de sincronização e as variações nos tempos de viagem, originadas, por exemplo, pelo trânsito.
Com base em estudos anteriores, os investigadores desenvolveram modelos matemáticos e algoritmos branch-and-cut –, isto é, um tipo de algoritmo que, a partir de um modelo matemático, é usado para resolver problemas de otimização combinatória. “Apresentamos uma nova forma de planear rotas de veículos que contribui para melhorar a logística de transporte, ao garantir que os planos continuam válidos mesmo com atrasos imprevistos, especialmente quando é necessário que vários veículos estejam coordenados no tempo”, refere Ricardo Soares, investigador do INESC TEC.
Em concreto, a equipa definiu um conjunto de tempos possíveis de viagem e estabeleceu restrições que garantem que, para qualquer cenário dentro desse conjunto de tempos, as sincronizações e tempos-limite são respeitados. O resultado é um algoritmo capaz de resolver problemas e garantir um equilíbrio entre qualidade, custo total e segurança.
O estudo mostra que é possível combinar segurança e eficiência, mesmo sabendo que as soluções que apresentam maior robustez, diante da incerteza, podem levar a um aumento de custos. “Esse aumento estabiliza, mesmo que o grau de incerteza aumente, ou seja, não se torna incomportável”. De acordo com o investigador, “o objetivo passa por encontrar soluções que funcionem e sejam eficientes mesmo quando os tempos variam dentro de um determinado intervalo”.
O investigador mencionado na notícia tem vínculo ao INESC TEC.
Notícias, atualidade, curiosidades e muito mais sobre o INESC TEC e a sua comunidade!
