Progetto e sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati

Il lavoro di tesi svolto riguarda la progettazione e lo sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati; il metodo sviluppato è un algoritmo mateuristico. I metodi mateuristici nascono dall’integrazione di algoritmi esatti, utilizzati all’interno di un framework metaeuristico, scelto come paradigma di soluzione del problema. La combinazione di componenti esatte e algoritmi metaeuristici ha lo scopo di sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci: grazie all'uso di componenti esatte, è possibile operare in modo efficace e di concentrarsi su alcuni dei vincoli del problema, mentre, con l'utilizzo di un framework metaeuristico, si può efficacemente esplorare grandi aree dello spazio di ricerca in tempi accettabili. Il problema analizzato nel lavoro di tesi è un problema di trasporto, ovvero il Vehicle Routing Problem con finestre temporali e vincoli di sincronizzazione a coppie (VRPTWPS). Il problema richiede di individuare un piano di organizzazione ottimizzato per i viaggi di consegna merci presso un insieme di clienti; ogni cliente richiede che la consegna avvenga all’interno di orari predefiniti; un sottoinsieme di essi richiede, inoltre, che la consegna venga effettuata con la presenza di esattamente due addetti. La presenza di quest’ultimo vincolo richiede, dunque, che due incaricati, indipendentemente dai viaggi di visita che questi effettuano, si incontrino presso uno stesso cliente nello stesso istante. Il vincolo di sincronizzazione rende il problema difficile da risolvere in maniera ottimizzata con i tradizionali metodi di ricerca locale; da ciò nasce l’uso dei metodi mateuristici per la risoluzione ottimizzata del problema. Grazie all’utilizzo di algoritmi esatti, i metodi mateuristici riescono a trattare in maniera più efficace alcuni vincoli dei problemi da risolvere.

Analisi e studio computazionale di solver per problemi di routing di interesse industriale

Il Routing rappresenta uno dei problemi più studiati nell’ambito della Ricerca Operativa in quanto offre molteplici possibilità di ottimizzazione da cui possono derivare altrettanti vantaggi per le aziende che decidono di gestirlo in maniera strutturata. Uno dei principali ambiti di applicazione del routing è la pianificazione operativa del trasporto merci a clienti sparsi in un determinato territorio. Ci sono aziende che devono organizzare la loro Logistica distributiva ogni giorno. Ormai è diventato evidente che la realizzazione di questo processo mediante modalità “standard”, senza l’utilizzo di appositi strumenti di ottimizzazione, non solo porta alla perdita di occasioni importanti in termini di vantaggi raggiungibili, ma è anche molto più dispendiosa a livello di tempo richiesto. Molte aziende si stanno quindi affidando a soluzioni SW che si vadano ad integrare con i loro processi decisionali. Questi sistemi hanno alla base delle componenti algoritmiche in grado di trovare la migliore soluzione possibile per la tipologia specifica di Routing da affrontare. Per questi motivi, lo sviluppo di algoritmi in grado di risolvere questo problema rappresenta una parte consistente della letteratura scientifica in ambito di ottimizzazione. In questo elaborato si andranno a definire le principali caratteristiche di un problema di Routing in forma base e nelle sue varianti principali. Si descriveranno le caratteristiche dei problemi di Routing incontrati da Optit S.r.l, un’azienda che opera nel settore dello sviluppo di soluzioni SW di ottimizzazione. Nel fare ciò, si cercherà di trovare sovrapposizione con quanto descritto in letteratura. Infine, si descriveranno alcuni solver Open-Source per risolvere problemi di Routing e si mostreranno i risultati da essi ottenuti su alcuni casi di interesse industriale.

Metodi euristici per il Vehicle Routing Problem

Il problema della consegna di prodotti da un deposito/impianto ai clienti mediante una flotta di automezzi è un problema centrale nella gestione di una catena di produzione e distribuzione (supply chain). Questo problema, noto in letteratura come Vehicle Routing Problem (VRP), nella sua versione più semplice consiste nel disegnare per ogni veicolo disponibile presso un dato deposito aziendale un viaggio (route) di consegna dei prodotti ai clienti, che tali prodotti richiedono, in modo tale che (i) la somma delle quantità richieste dai clienti assegnati ad ogni veicolo non superi la capacità del veicolo, (ii) ogni cliente sia servito una ed una sola volta, (iii) sia minima la somma dei costi dei viaggi effettuati dai veicoli. Il VRP è un problema trasversale ad una molteplicità di settori merceologici dove la distribuzione dei prodotti e/o servizi avviene mediante veicoli su gomma, quali ad esempio: distribuzione di generi alimentari, distribuzione di prodotti petroliferi, raccolta e distribuzione della posta, organizzazione del servizio scuolabus, pianificazione della manutenzione di impianti, raccolta rifiuti, etc. In questa tesi viene considerato il Multi-Trip VRP, in cui ogni veicolo può eseguire un sottoinsieme di percorsi, chiamato vehicle schedule (schedula del veicolo), soggetto a vincoli di durata massima. Nonostante la sua importanza pratica, il MTVRP ha ricevuto poca attenzione in letteratura: sono stati proposti diversi metodi euristici e un solo algoritmo esatto di risoluzione, presentato da Mingozzi, Roberti e Toth. In questa tesi viene presentato un metodo euristico in grado di risolvere istanze di MTVRP in presenza di vincoli reali, quali flotta di veicoli non omogenea e time windows. L’euristico si basa sul modello di Prins. Sono presentati inoltre due approcci di local search per migliorare la soluzione finale. I risultati computazionali evidenziano l’efficienza di tali approcci.

Sviluppo e validazione di un algoritmo di Vehicle Routing per un caso di logistica distributiva in collaborazione con Toyota Material Handling Italia

L’elaborato descrive le fasi di progettazione, programmazione e validazione di un programma sviluppato in ambiente Java per il Vehicle Routing Problem. L’algoritmo implementato è di tipo euristico costruttivo primal e presenta funzionalità specifiche per la gestione di un elevato numero di vincoli e l’applicazione a casistiche reali. La validazione è stata effettuata su una base dati reale e in confronto a dataset di cui è nota la soluzione ottima. Il programma è stato progettato per risultare flessibile alle richieste dell’utente e utilizzabile per valutazioni economiche in ambito consulenziale.

Smart freight transport in urban areas: a crowd-shipping model using autonomous vehicles

L'avanzamento dell'e-commerce e l'aumento della densità abitativa nel centro città sono elementi che incentivano l'incremento della richiesta merci all'interno dei centri urbani. L'attenzione all'impatto ambientale derivante da queste attività operative è un punto focale oggetto di sempre maggiore interesse. Attraverso il seguente studio, l'obiettivo è definire attuali e potenziali soluzioni nell'ambito della logistica urbana, con particolare interesse alle consegne dell'ultimo miglio. Una soluzione proposta riguarda la possibilità di sfruttare la capacità disponibile nei flussi generati dalla folla per movimentare merce, pratica nota sotto il nome di Crowd-shipping. L'idea consiste nella saturazione di mezzi già presenti nella rete urbana al fine di ridurre il numero di veicoli commerciali e minimizzare le esternalità negative annesse. A supporto di questa iniziativa, nell'analisi verranno considerati veicoli autonomi elettrici a guida autonoma. La tesi è incentrata sulla definizione di un modello di ottimizzazione matematica, che mira a designare un network logistico-distributivo efficiente per le consegne dell'ultimo miglio e a minimizzare le distanze degli attori coinvolti. Il problema proposto rappresenta una variante del Vehicle Routing Problem con time windows e multi depots. Il problema è NP-hard, quindi computazionalmente complesso per cui sarà necessario, in fase di analisi, definire un approccio euristico che permetterà di ottenere una soluzione sub-ottima in un tempo di calcolo ragionevole per istanze maggiori. L'analisi è stata sviluppata nell'ambiente di sviluppo Eclipse, attraverso il risolutore Cplex, in linguaggio Java. Per poterne comprendere la validità, è prevista un'ultima fase in cui gli output del modello ottimo e dell'euristica vengono confrontati tra loro su parametri caratteristici. Bisogna tuttavia considerare che l' utilizzo di sistemi cyber-fisici a supporto della logistica non può prescindere da un costante sguardo verso il progresso.

Progettazione e sviluppo di software di supporto alla logistica dei trasporti.

Uno dei problemi più diffusi, nell'ambito della logistica, è rappresentato dai costi di trasporto. La gestione dei flussi merci, l'approvvigionamento dei clienti, e la relativa pianifcazione della movimentazione dei veicoli, hanno incidenze notevoli sui costi di gestione aziendali, i quali vengono stimati mediamente nel 45% dei costi logistici. A ragione di questo, sono sempre di più le aziende che ricorrono all'impiego di uffici dedicati alla pianifcazione delle consegne e la gestione dei trasporti in generale. Sebbene le voci di bilancio relative al trasporto raggiungano cifre rilevanti, fno al 4% del fatturato annuo, il tema della pianifcazione viene spesso sottovalutato. Infatti la soluzione a problemi di pianifcazione e monitoraggio dei costi, è spesso demandata a procedure manuali senza supporto informatico. Nasce da qui l'esigenza di proporre uno strumento informatico che supporti gli addetti preposti alla pianifcazione, sviluppando un sistema che copra esigenze di pianifcazione dei viaggi, controllo e consuntivazione dei costi di trasporto, e monitoraggio dei mezzi in tempo reale. La proposta di Gesp srl, Geographic Information Systems, azienda italiana che opera da anni nel campo delle applicazioni software geo-spaziali, prende il nome di Nuovo Sistema Trasporti, o più semplicemente, NST. In quest'ambito prende corpo questa tesi, la quale si pone l'obiettivo di illustrare le fasi di nascita, analisi, progettazione e sviluppo di un software generico per il supporto alla logistica. Saranno così analizzati: le problematiche affrontate nella fase di defnizione, e kick-off (avvio), del progetto, il problema del routing, o Vehicle Routing Problem e le tecniche di Ricerca Operativa che vengono applicate per la sua risoluzione; le moderne metodologie di gestione e sviluppo di un software; l'architettura e le tecnologie impiegate per la distribuzione dell'applicativo.

Analysis and optimisation of books flow among branches through simulation: the case of Trondheim’s Public Library

Il presente lavoro di tesi verte sull’analisi e l’ottimizzazione dei flussi di libri generati tra le diverse sedi della biblioteca pubblica, Trondheim folkebibliotek, situata a Trondheim, città del nord norvegese. La ricerca si inserisce nell’ambito di un progetto pluriennale, SmartLIB, che questa sta intraprendendo con l’università NTNU - Norwegian University of Science and Technology. L’obiettivo di questa tesi è quello di analizzare possibili soluzioni per ottimizzare il flusso di libri generato dagli ordini dei cittadini. Una prima fase di raccolta ed analisi dei dati è servita per avere le informazioni necessarie per procedere nella ricerca. Successivamente è stata analizzata la possibilità di ridurre i flussi andando ad associare ad ogni dipartimento la quantità di copie necessarie per coprire il 90% della domanda, seguendo la distribuzione di Poisson. In seguito, sono state analizzate tre soluzioni per ottimizzare i flussi generati dai libri, il livello di riempimento dei box ed il percorso del camion che giornalmente visita tutte le sedi della libreria. Di supporto per questo secondo studio è stato il Vehicle Routing Problem (VRP). Un modello simulativo è stato creato su Anylogic ed utilizzato per validare le soluzioni proposte. I risultati hanno portato a proporre delle soluzioni per ottimizzare i flussi complessivi, riducendo il delay time di consegna dei libri del 50%, ad una riduzione del 53% del flusso di box e ad una conseguente aumento del 44% del tasso di riempimento di ogni box. Possibili future implementazioni delle soluzioni trovate corrispondono all’installazione di una nuova Sorting Machine nella sede centrale della libreria ed all’implementazione sempre in quest’ultima di un nuovo schedule giornaliero.

Fleet Management System for Search and Rescue Operations

Over one million people lost their lives in the last twenty years from natural disasters like wildfires, earthquakes and man-made disasters. In such scenarios the usage of a fleet of robots aims at the parallelization of the workload and thus increasing speed and capabilities to complete time sensitive missions. This work focuses on the development of a dynamic fleet management system, which consists in the management of multiple agents cooperating in order to accomplish tasks. We presented a Mixed Integer Programming problem for the management and planning of mission’s tasks. The problem was solved using both an exact and a heuristic approach. The latter is based on the idea of solving iteratively smaller instances of the complete problem. Alongside, a fast and efficient algorithm for estimation of travel times between tasks is proposed. Experimental results demonstrate that the proposed heuristic approach is able to generate quality solutions, within specific time limits, compared to the exact one.

Studio della distribuzione del segnale misurato dal rivelatore a tempo di volo (tof) di alice e di nuovi algoritmi per la sua ottimizzazione

Questa tesi si propone di investigare l'origine di effetti non gaussiani nella distribuzione del segnale del rivelatore Time of Flight (TOF) dell'esperimento A Large Ion Collider Experiment (ALICE). Con la presa dati iniziata nel 2009 si è infatti osservata un'asimmetria nel segnale la cui origine è ancora oggetto di studio. L'analisi svolta mostra come essa sia dovuta a motivi strumentali piuttosto che fenomenologici e permette quindi di correggere in parte questa anomalia migliorando la risoluzione del rivelatore. ALICE è uno dei quattro esperimenti allestiti lungo l'anello del LHC e ha come obiettivo principale verificare l'esistenza di prove sperimentali che confermino l'esistenza di un nuovo stadio della materia, il cosiddetto Quark Gluon Plasma (QGP). Secondo la Cromodinamica Quantistica (QCD), la teoria che descrive l'interazione forte, caratteristica fondamentale di quark e gluoni è il loro confinamento all'interno di adroni. Studi recenti nell'ambito della QCD non-perturbativa hanno tuttavia dimostrato che in condizioni estreme di densità di materia adronica e temperatura sarebbe possibile un'inversione di tendenza nell'andamento della costante di accoppiamento forte. Le condizioni necessarie alla formazione del QGP sono ben riproducibili nelle collisioni ad energie ultrarelativistiche tra ioni pesanti, come quelle che sono state prodotte a LHC negli ultimi due anni, fra ioni di piombo con energie del centro di massa pari a 2.76 TeV per coppia di nucleoni. L'esperimento ALICE si propone di studiarne i prodotti e poiché la molteplicità di particelle che si generano nell'urto e considerevole, e necessario un sistema di rivelazione che permetta l'identificazione di particelle cariche su un grande angolo solido e in un ampio intervallo di impulsi. Il TOF, utilizzando un particolare rivelatore a gas detto Multigap Resistive Plate Chamber (MRPC), svolge brillantemente questo compito permettendo di raggiungere una risoluzione temporale inferiore ai 100 ps.

Una rassegna degli algoritmi di routing in reti veicolari

Nell'elaborato sono analizzati diversi tipi di algoritmi di routing per reti VANET. Nel secondo capitolo verrà fornita una panoramica delle reti MANET e VANET. Nel terzo capitolo sono viste le caratteristiche delle reti VANET. Nel quarto verranno esposte le peculiarità di classificazione dei protocolli di routing routing e nel quinto capitolo saranno analizzati diversi protocolli di routing proposti fino ad ora nella letteratura.

Sviluppo e ottimizzazione di algoritmi per predire la risposta alla terapia di resincronizzazione cardiaca

La necessità di indagine sul fronte dell’insufficienza cardiaca deriva dall’elevato impatto sociale della patologia, non soltanto per l’effetto invalidante sulla condizione del paziente che ne è affetto, bensì anche per la notevole incidenza sui servizi sanitari nazionali, per l’importante valore di mortalità e morbilità che ne è associato. Il numero di ospedalizzazioni per scompenso cardiaco è consistente; ciò rende ragione dell’elevato assorbimento di risorse dovuto a questa patologia. Il razionale dell’impiego della Terapia di Resincronizzazione Cardiaca (CRT) consiste nella correzione della dissincronia cardiaca come causa di disfunzione meccanica atriale e ventricolare. Il metodo analitico sviluppato origina dalle indagini sugli spostamenti dell’elettrocatetere posizionato in Seno Coronarico, sulla base del fatto che il sito di stimolazione risulta un fattore determinante per la buona risposta alla terapia. Dovendo studiare le posizioni nel tempo del catetere, si è pensato di valutarne le variazioni nel periodo pre e post attivazione della CRT ricostruendone la traiettoria in 3D. Lo studio parametrico di quest’ultima ha permesso di individuare un indice predittore della risposta alla CRT al follow-up a sei mesi. La prosecuzione della ricerca presentata ha l’intento di migliorare gli algoritmi di elaborazione dei dati per rendere più robuste le misure, sfruttando tecniche che possano aumentare riproducibilità, ripetibilità, e ininfluenza rispetto alla variabilità delle condizioni analitiche. Sviluppando nuovi modelli si è eliminata l'interazione dell'operatore nelle fasi d'indagine, rendendo le analisi completamente automatiche. I metodi sono stati testati e applicati.