{"id":1842,"date":"2020-04-02T10:43:37","date_gmt":"2020-04-02T13:43:37","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1842"},"modified":"2022-03-29T10:31:10","modified_gmt":"2022-03-29T13:31:10","slug":"optimizacion-para-entregas-de-mercaderia-en-la-ultima-milla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/optimizacion-para-entregas-de-mercaderia-en-la-ultima-milla\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n para entregas de mercader\u00eda en la \u00faltima milla"},"content":{"rendered":"

Desde el ICC se desarrolla un proyecto que utiliza algoritmos de optimizaci\u00f3n para mejorar la planificaci\u00f3n de las entregas directas de mercader\u00eda al cliente, en la etapa final de la cadena de distribuci\u00f3n de los productos. El proyecto prev\u00e9 soluciones para reducir costos en \u00e1reas tradicionales de log\u00edstica y transporte pero resulta muy relevante para fen\u00f3menos actuales tales como el comercio electr\u00f3nico.
\nActualmente el Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computaci\u00f3n cuenta con un grupo de Investigaci\u00f3n Operativa y Optimizaci\u00f3n Combinatoria. En este grupo se busca desarrollar t\u00e9cnicas algor\u00edtmicas, modelos y metodolog\u00edas de c\u00f3mputo que puedan ofrecer una soluci\u00f3n concreta a problemas reales de optimizaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n

Uno de esos problemas tiene que ver con el ruteo de veh\u00edculos, particularmente con la distribuci\u00f3n y entrega de mercader\u00eda, en especial en lo que se llama la \u201c\u00faltima milla\u201d, que es la etapa final de la cadena de distribuci\u00f3n del producto al cliente. Pero en este caso los investigadores agregan un factor de complejidad enorme: la congesti\u00f3n de tr\u00e1nsito. En especial, porque el tiempo de recorrido de los veh\u00edculos var\u00eda significativamente de acuerdo al horario y a la ruta elegida en ese horario del d\u00eda.<\/p>\n

\u201cDentro del \u00e1rea de la algoritmia, <\/em>uno de los enfoques consiste en dise\u00f1ar algoritmos sin necesidad de ejecutarlos para saber cu\u00e1nto van a tardar. Son problemas de complejidad te\u00f3rica que nos ayudan a pensar c\u00f3mo implementar partes cruciales de un programa complejo, compuestos de muchos algoritmos, para hacer m\u00e1s eficiente el c\u00f3mputo y que consuma menos recursos<\/em>\u201d, detalla Francisco Soulignac<\/strong>, investigador recientemente incorporado al ICC y doctor en ciencias de la computaci\u00f3n. Para el especialista en algoritmia, este tipo de abordaje del problema permite estimar cu\u00e1nto tarda efectivamente un algoritmo en resolver un problema y aplicarlo en instancias m\u00e1s peque\u00f1as, en este caso de ruteo de veh\u00edculos en un determinado recorrido con varios clientes, para poder escalarlo a instancias m\u00e1s grandes, por ejemplo una ciudad o varias.<\/p>\n

Sin embargo, no se trata de un fen\u00f3meno completamente nuevo. Hace unos 80 a\u00f1os cient\u00edficos buscaron estudiar el problema del Viajante de Comercio: un comerciante quiere recorrer varias ciudades del pa\u00eds para vender su mercader\u00eda y necesita construir un itinerario que pase por cada una de las ciudades una sola vez, y que termine en el mismo lugar inicial, pero con la particularidad de que sea el camino m\u00e1s barato.<\/p>\n

\u201cEl viajante de comercio es nuestra base te\u00f3rica para pensar el delivery de paquetes con un \u00fanico veh\u00edculo.\u00a0 En el problema general de ruteo, distintos veh\u00edculos deben visitar varios clientes al mismo tiempo, con recorridos distintos. Esto implica determinar el costo del env\u00edo del producto desde que sale del dep\u00f3sito hasta que llega al cliente final y conocer el tiempo real de recorrido<\/em>\u201d, precisa Soulignac. Y enfatiza que como en muchos casos el cliente ya no va a comprar m\u00e1s al negocio, \u201cexiste una fuerte expectativa de que el producto sea entregado en la puerta de su domicilio, just in time<\/em>\u201d, algo que es propio de lo que est\u00e1 sucediendo con las empresas de comercio electr\u00f3nico, que ahora tambi\u00e9n tienen su divisi\u00f3n de log\u00edstica.<\/p>\n

Dado que se trata de un problema de enorme complejidad, que apuesta su resoluci\u00f3n mucho m\u00e1s all\u00e1 del tradicional problema del viajante de comercio, para teorizar el algoritmo los investigadores trabajan sobre diferentes factores.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo reducir, entonces, el costo del env\u00edo y optimizar la distribuci\u00f3n? Una de las variables claves es la ventana de tiempo de la entrega, \u201ccuando uno asigna una ventana de tiempo, podr\u00edamos fijar nosotros esa restricci\u00f3n horaria en que se entregar\u00e1 a algunos clientes, de alg\u00fan modo estar\u00edamos modelando esa realidad y eso puede ayudar a reducir la complejidad<\/em>\u201d, puntualiza el investigador del ICC. No obstante, desde el punto de vista de qui\u00e9n hace la entrega -la empresa repartidora- siempre es necesario reducir los costos de env\u00edo y tener en cuenta cu\u00e1l es el mejor recorrido. Para ello se intenta optimizar el env\u00edo de los paquetes considerando la congesti\u00f3n de tr\u00e1nsito en las grandes ciudades. \u201cNuestro algoritmo incorpora como factor no s\u00f3lo el tiempo de viaje de los veh\u00edculos, sino c\u00f3mo afecta el tiempo de recorrido de acuerdo a cada viaje en particular y de la restricci\u00f3n horaria por parte del cliente o usuario, ya que si no se entrega en determina horario operativamente se puede perder una entrega<\/em>\u201d, complementa Soulignac.<\/p>\n

El grupo de Investigaci\u00f3n Operativa posee diferentes formas de estudiar la congesti\u00f3n y desarrollar soluciones algor\u00edtmicas concretas planificando los recorridos. La primera alternativa es la planificaci\u00f3n t\u00e1ctica, donde de acuerdo a la informaci\u00f3n hist\u00f3rica de tr\u00e1fico de una ciudad, se planifican los viajes de determinados d\u00edas -a partir de ma\u00f1ana- durante una semana y se tienen en cuenta las ventanas de atenci\u00f3n de los clientes. Mientras que la segunda alternativa consiste en planificar en tiempo real, donde el investigador se enfrenta a las contingencias de la ciudad (atascos, cortes de tr\u00e1nsito, accidentes, etc.) y debe resolver cu\u00e1l es el mejor recorrido del veh\u00edculo. Este problema suele requerir una t\u00e9cnica m\u00e1s heur\u00edstica. \u201cNo siempre buscamos la soluci\u00f3n \u00f3ptima, sino una soluci\u00f3n que funcione, que est\u00e9 cerca del \u00f3ptimo a medida que vamos incorporando m\u00e1s cantidad de clientes<\/em>\u201d, aclara el doctor en ciencias de la computaci\u00f3n.<\/p>\n

Por \u00faltimo, Soulignac subraya que de acuerdo a los algoritmos que est\u00e1n dise\u00f1ando -que recurren a t\u00e9cnicas de grafos- observan que ante la congesti\u00f3n de tr\u00e1nsito conviene tener ventanas de atenci\u00f3n cada vez m\u00e1s peque\u00f1as. M\u00e1s all\u00e1 de esto, aclara que a\u00fan el abordaje es te\u00f3rico, un prototipo de algoritmo con instancias sint\u00e9ticas que todav\u00eda no posee datos reales de viajes. \u201cNuestro pr\u00f3ximo desaf\u00edo es tomar datos de congesti\u00f3n del tr\u00e1fico que sean reales, obtener esos datos para procesarlos y convertir nuestra soluci\u00f3n en una herramienta, un prototipo que incluso pueda utilizarse en la web. Tenemos resultados prometedores pero queremos verlos funcionar en la pr\u00e1ctica<\/em>\u201d, concluye.<\/p>\n

\"\"

Francisco Soulignac<\/p><\/div>\n

Cabe recalcar que el proyecto de investigaci\u00f3n obtuvo el Premio Google LARA 2019<\/strong><\/a>, lo cual le permite contar con financiamiento durante un a\u00f1o. Este proyecto lleva el nombre \u201cProblemas de enrutamiento bajo congesti\u00f3n: algoritmos, implementaciones eficientes y datos reales\u201d<\/strong>, y es desarrollado por Francisco Soulignac y Gonzalo Lera-Romero (otro investigador del instituto) con la colaboraci\u00f3n de Juan Jos\u00e9 Miranda Bront (investigador de la Universidad Di Tella).<\/p>\n

Publicaciones destacadas:<\/p>\n

https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/abs\/10.1002\/net.21937<\/a><\/p>\n

http:\/\/www.optimization-online.org\/DB_HTML\/2020\/01\/7558.html<\/a><\/p>\n<\/div>

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