Nome e qualifica del proponente del progetto: 
sb_p_1574450
Anno: 
2019
Abstract: 

Il progetto studia una nuova classe di problemi di ottimizzazione combinatoria generati dai recenti sistemi di distribuzione che utilizzano flotte ibride (ad esempio furgoni-droni) per cui i modelli classici, basati sui grafi dei percorsi stradali, non risultano più adeguati. Mentre per i problemi classici di routing è stata prodotta una classe ampia di modelli di ottimizzazione e di relativi algoritmi esatti e approssimati, per questi nuovi problemi la letteratura presenta un numero di lavori piuttosto limitato. Il progetto ha l'obiettivo di fornire un avanzamento significativo dal punto di vista metodologico su questa nuova classe di problemi, studiando modelli di programmazione matematica, algoritmi esatti, euristici e approssimati. Dal punto di vista più applicativo, si intende progettare scenari realistici per i quali ci siano le condizioni per un uso vantaggioso delle flotte ibride. Su tali scenari verranno sperimentati modelli ed algoritmi, anche utilizzando architetture parallele di supercalcolo per istanze di larga scala.

ERC: 
PE1_21
PE6_6
Componenti gruppo di ricerca: 
sb_cp_is_2118010
sb_cp_is_2061051
sb_cp_is_1972071
sb_cp_is_2003067
sb_cp_is_2216882
sb_cp_es_293095
sb_cp_es_293096
Innovatività: 

I classici problemi di Vehicle Routing Problem (VRP) considerano flotte omogenee o nel caso multi modale, flotte che utilizzano reti predefinite, tipicamente modellate con grafi pesati.

Esempi di questi problemi sono il noto problema del commesso viaggiatore e il Vehicle Routing Problem nelle sue diverse versioni (single depot, multi depot, ecc).

L'utilizzo dei droni per la distribuzione previsto nei piani di diverse aziende e in corso di sperimentazione da vari player del commercio elettronico (e.g. Amazon), apre uno scenario nuovo in cui almeno una parte delle consegne è effettuata da un drone.

Rispetto alla letteratura internazionale, in questa proposta è studiata una classe di problemi originale che emerge da diversi ambiti applicativi tra cui la distribuzione di beni in condizioni di emergenza eseguita con flotta ibrida truck e droni e la consegna di merci in aree metropolitane particolari.

Saranno studiati nuovi modelli matematici e algoritmi per questa classe di problemi.

Inoltre, a differenza di quanto già presente in letteratura, saranno studiati anche modelli multi obiettivo, che permettano di bilanciare criteri legati alla qualità del servizio di consegna con quelli volti a minimizzare il consumo energetico dei droni.

Verranno costruiti degli scenari applicativi realistici definiti su particolari aree che saranno selezionate ai fini del progetto. Gli scenari rappresenteranno anche le caratteristiche tecnologiche dei droni, in particolare per la durata e la ricarica delle batterie.

In particolare, per quanto riguarda l'analisi e distribuzione della domanda su certe aree si ricorrerà a tecniche di big data management e mining a partire da raw data relativi al territorio in esame.

Gli scenari così progettati permetteranno di definire le caratteristiche del problema per cui è effettivamente possibile e conveniente l'uso di flotte ibride.

Il problema è computazionalmente difficile e verranno studiate tecniche di parallelizzazione sul cluster di supercalcolo del Dipartimento (TeraStat).

Codice Bando: 
1574450

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