Resumo |
O trabalho em desenvolvimento aborda a otimização de entregadores ocasionais na última etapa das entregas, durante a iniciação científica. São considerados entregadores ocasionais, os clientes que vão ao centro de distribuição e que podem atuar como entregador. No caso desse estudo, o centro deve oferecer uma entrega e recompensa para o cliente realizar e cabe ao cliente aceitar ou rejeitar essa oferta. Essa pesquisa tem o objetivo de desenvolver técnicas eficientes de análise de rotas e seleção de entregadores ocasionais, levando em consideração a incerteza da aceitação pelos clientes. Além disso, o programa gera um desenho visual dos resultados da otimização. A biblioteca Gurobi em Python é utilizada, com o desenvolvimento inicial ocorrendo no Google Colab com uma licença própria e posteriormente migrando para o computador pessoal com uma licença estudantil do Gurobi. Outras bibliotecas, como numpy, tinkerer, pickle, network e matplot, também são utilizadas para visualização e cálculos. Inicialmente foi feita uma versão básica, onde o problema foi modelado como um grafo bipartido, representando lojas e pontos de distribuição de um lado, e clientes aguardando entrega do outro lado. Com o objetivo de calcular as rotas utilizando a biblioteca Gurobi, permitindo apenas uma entrega por rota. Embora essa versão não calculasse rotas otimizadas, ela fornecia uma visualização das rotas e posições dos envolvidos. Em seguida, foi criada uma versão mais complexa baseada no modelo de programação linear inteira proposto na literatura. No entanto, o modelo original foi adaptado para se adequar à situação planejada. Foram realizadas comparações entre diferentes métodos para facilitar a alocação de entregadores ocasionais, considerando diferentes cenários de aceitação e rejeição por parte dos entregadores ocasionais, além de considerar um caso ideal em que o ponto de distribuição tem todas as informações. E, por fim, a versão final incluirá a introdução do fator de incerteza, considerando que os valores absolutos utilizados nas versões anteriores serão substituídos por valores incertos, a fim de que a logística de entregas na última milha possua uma solução mais próxima da realidade e possa ser aplicada. |