UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORALFACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

UN AMBIENTE AMIGABLE PARA RUTEO Y PROGRAMACION DE VEHICULOS

Bernardo Páez de la Torre - Pedro A. González Rossia

Lineamientos de la Presentación

• Motivación

• Características del enfoque de solución adoptado

• Requerimientos del ambiente

• Arquitectura del ambiente

• Breve ilustración de la implementación realizada

• Conclusiones

• Tareas Futuras

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Motivación

• Actualmente, los costos logísticos constituyen, en promedio,

aproximadamente un 12 % del costo de los productos.

• Los problemas reales de ruteo y programación de vehículos

(R&P) son inherentemente complejosson inherentemente complejos.

• Deben abordar una amplia variedad de restricciones y amplia variedad de restricciones y

preferenciaspreferencias que pueden ser difíciles de expresar en un

modelo computacional y que están asociadas a un conjunto

de medidas de performance generalmente conflictivasmedidas de performance generalmente conflictivas.

• Los procedimientos puramente automáticos de R&P no son

suficientemente realistas dado que ignoran el rol crucial del el rol crucial del

experto humanoexperto humano.

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• Dado que la mayoría de los problemas R&P son NP-hardNP-hard, los métodos empleados para hallar soluciones óptimas sufren un crecimiento exponencial de la carga computacional con el

tamaño del problema. • Existe una amplia variedad de problemas reales de R&Pvariedad de problemas reales de R&P

que surgen al considerar diferentes características del diferentes características del problemaproblema (naturaleza de la demanda, tipo y tamaño de la flota disponible, costos, etc.) y restriccionesrestricciones (relacionadas a los vehículos, a los clientes, a ambos, etc.).

• Por lo tanto, hay una real necesidad por ambientes de real necesidad por ambientes de soportesoporte que sean capaces de encapsular diferentes metodologías para resolver varios tipos de problemas.

Motivación (cont.)

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Diferentes Enfoques de Solución

• Modelos de Programación Matemática

• Heurísticas

• Algoritmos basados en grafos

• Algoritmos genéticos

• …

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• Dado que la mayoría de los problemas R&P son altamente complejos, las heurísticas y técnicas para obtener las heurísticas y técnicas para obtener soluciones sub-óptimas se han popularizadosoluciones sub-óptimas se han popularizado.

• Diferentes tipos de heurísticasDiferentes tipos de heurísticas, apropiadas en distintas situaciones, han sido propuestas para diversas clases de problemas R&P.

• Como las diferentes heurísticas demandan distintas distintas representaciones del problemarepresentaciones del problema es necesario contar con un ambiente que sea capaz de encapsular a todas ellas.

• La representación del problema que se adopte debe ser además apropiada cuando otros enfoques de solución (por ej. Modelos de Programación Matemática) son elegidos.

Características del Enfoque de Solución Adoptado

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Requerimientos del Ambiente

• Representación no específica del conocimiento del

dominio

• Potencia

• Configurabilidad

• Adaptabilidad a diversos tipos de problemas

• Integración con otros sistemas

• Capacidad de visualización en mapas

• Amigabilidad e interacción con el usuario

• Reactividad

• Posibilidad de introducir cambios manuales

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Arquitectura del Ambiente

• Basado en tecnología orientada a objetos.

• Implementado en el ambiente de desarrollo KAPPA-PC 2.4.

• Puede ser descripto en término de tres paquetes:

» Paquete de Conocimiento del Dominio

» Paquete de Resolución de Problemas

» Paquete de Interfaz

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Paquete de Conocimiento del Dominio

Contiene la información relevante para describir:

• el dominio de aplicación (datos casi permanentes que describen

sitios a visitar, rutas, vehículos, etc.).

• los datos temporarios/específicos del problema (ventanas de

tiempo, cantidades colectadas/entregadas).

• la solución del problema o las soluciones alternativas evaluadas

(planes de ruteo, “tours”, agendas de vehículos).

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RouteIDTypeDistance

EvaluateNorm1Distance()EvaluateNorm2Distance()CalculateAverageSpeed()

SiteIDNameXCoordinateYCoordinate

Neighbors?()

+1..*+2,2 connect

PickUpVisitDeliveryQuantity

DeliveryVisitPickUpQuantity

BackHaulVisitPickUpQuantityDeliveryQuantity

ServicePoint

VisitTimeWindowArrivalTimeDepartureTime

ServiceTime?()+0..1

predecessor+0..1

RoutingPlanIDTotalDistanceTotalCost

TourIDTotalDistanceTotalTimeCost

InitialTime?()FinalOperation()

VehicleIDMaximumOperationTimeCapacityForbiddenSitesAssignmentCost

RemainingCapacity?()

+1..1 +1..1

assigned

Depot location

Modelo de Clases de Dominio

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Paquete de Resolución de Problemas

• Encapsula algoritmos heurísticos de construcción de tours y

operadores de mejora para resolver problemas de R&S.

• Además puede, automáticamente y en forma transparente al

usuario, crear el correspondiente modelo matemático,

resolverlo y presentar los resultados. Se ha integrado a este

ambiente el lenguaje GAMS.

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Paquete de Resolución de Problemas (cont.)

Se ha seleccionado una metodología jerárquica orientada a tareas para

el modelado de :

- métodos heurísticos de R&S que generan soluciones iniciales.

- metodologías de mejora que apuntan a aumentar la calidad de

estas soluciones.

- facilidades interactivas dirigidas por el usuario que modifican

una solución existente a través de la interacción por medio de

una interfaz gráfica activa.

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comprises

Body

execute()

TaskVersion

Precondition Postcondition

Task

taskID : Integertypepurpose : String

selectVersion()

1..1

0..1

1..1

0..1 task-specification

1..1

1..*

1..1

1..*

1..1

1..*

1..1

1..*

variant1..*

1..*

1..*

1..*

precondition

1..*

1..*

1..*

1..*

postcondition

1..*

1..*

1..*

temporal-link

1..*

Metamodelo jerárquico orientado a tareas

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Modelo jerárquico orientado a tareas

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Se

com

pon

e d

e

CALCULAR-COORD-POLARES ORDENAR-VISITAS ASIGNAR-VEHICULOS

METODO-BARRIDO

Es

var

ian

te d

e

AGRUPAR VISITAS

METODO-AHORRO METODO-RADIO/BARRIDO

Antes de Antes de

Contiene facilidades para:

• Definir, acceder y modificar entidades del paquete de

conocimiento del dominio.

• Soportar la definición y modificación de problemas de

R&S, así como el monitoreo de las metodologías de

solución implementadas.

• Soportar la visualización, inspección y análisis de

resultados.

• Realizar actividades de modificación interactiva.

Paquete Interfaz

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Breve Ilustración de la Breve Ilustración de la Implementación RealizadaImplementación Realizada

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Posibilidad de trabajar en distintos tipos de

problemas

Opciones relacionadas Opciones relacionadas a los tours. a los tours.

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Selección de Selección de actividades a actividades a través de menúes.través de menúes.

Alternativas para

“clustering”

Alternativas para generación

de tours

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Modelos matemáticos

Métodos heurísticos

Información desplegada al hacer clic sobre el icono

de una visita

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Generación de distintos reportes...

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Cruces

Arcos largos

Son síntomas de una mala solución...IX ELAVIO – Vaquerías, Córdoba – Páez de la Torre, B. & González Rossia, P.

Cruces

Arcos largos

Se deben observar patrones deseables en la solución

Sin crucesSin superposición

Tours con forma de lágrimaIX ELAVIO – Vaquerías, Córdoba – Páez de la Torre, B. & González Rossia, P.

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Posibilidad de mejorar soluciones iniciales obtenidas

con heurísticas

Objetivos alternativos a minimizar:

distancias o función de costos

Operadores intrarruta e interruta

Operadores alternativos

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Se distinguen patrones deseables...

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Podría intentarse relocalizar Knoxville...

Facilidades de mejora

interactiva

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El sistema no permite tomar

decisiones infactibles

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Reporte del cronograma de visitas para cada vehículo...

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El usuario puede generar y/o modificar tours manualmente

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La capacidad remanente del vehículo no alcanza para atender

el requerimiento de Chicago

Conclusiones

Se han presentado avances en el desarrollo de un ambiente de R&S

que proveen un marco amigable donde el usuario puede:

• Definir una variedad de problemas empleando una interfaz

orientada a menúes.

• Recurrir a diferentes métodos de solución para generar y explorar

soluciones alternativas del problema en estudio.

• Evaluar la calidad de cada solución obtenida a través de distintas

medidas de performances y de una representación visual.

• Mejorar la calidad de una dada solución aplicando operadores de

mejora.

• Modificar soluciones manualmente por medio de acciones dirigidas

con el mouse. IX ELAVIO – Vaquerías, Córdoba – Páez de la Torre, B. & González Rossia, P.

Tareas Futuras

• Desarrollo e incorporación de mejores algoritmos heurísticos de

solución y “clustering”

• Mejora de las facilidades de ayuda existentes

• Generación automática de información acerca de adyacencia de

sitios con el fin de mejorar la implementación actual de los

operadores de mejora intra e inter-ruta.

• Definición de interfaces con Sistemas de Información Geográfica

comerciales.

No se esperan dificultades puesto que la orientación a objetos

subyacente asegura una construcción modular del sistema y una

fácil modificabilidad.

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Fin de la presentación

Gracias por su atención

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