Investigadores de la UOC desarrollan algoritmos que permiten solventar problemas de logística y transporte de manera ágil

Los problemas que se encuentran en los sectores de transporte y logística se caracterizan por su alta complejidad computacional, de tal manera que hallar una solución óptima o cercana a la óptima en tiempos computacionales cortos es una tarea bastante desafiante. Sin embargo, para lograr dicha optimización, Rafael David Tordecilla Madera, investigador del Internet Intedisdiplinary Institute (IN3) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y doctorado por el programa de Tecnologías de la Información y de Redes, en cotutela con la Universidad de La Sabana (Colombia), ha propuesto una serie de algoritmos heurísticos, metaheurísticos, simheurísticos y difusos que permiten resolver estos problemas de manera ágil y eficiente.

El equipo de investigadores ha partido de la inherente complejidad computacional que caracteriza los problemas realistas de transporte y logística, independientemente del nivel de decisión, ya sea estratégico, táctico u operativo. Pues, cuanto más realista es el problema abordado, más difícil de resolver, lo que incrementa la necesidad de usar algoritmos ágiles para hallar buenas soluciones. "Parámetros típicos de los problemas de transporte y logística, tales como demanda, tiempos de transporte, etcétera, generalmente están sujetos a incertidumbre. Los métodos heurísticos y metaheurísticos normalmente no incluyen la incertidumbre, así que, para poder incluirla en la solución de dichos problemas logísticos, en la tesis se han diseñado algoritmos simheurísticos, los cuales permiten incluir variables que están sujetas a incertidumbre, de manera que se puedan encontrar en tiempos cortos soluciones ágiles, eficientes y cercanas a lo óptimo", explica Tordecilla, cuya tesis ha sido dirigida por Javier Panadero, investigador del IN3 y codirector del máster universitario de Ingeniería Computacional y Matemática, de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación.

Aplicaciones modernas como el internet de las cosas, las ciudades inteligentes, el diseño resiliente de las cadenas de suministro o el cuidado de la salud, requieren soluciones ágiles y eficientes que minimicen los costes de gestión o maximicen las ganancias. Y la incertidumbre en variables como la demanda, los tiempos de transporte, o la ocurrencia de desastres naturales como terremotos o tsunamis o desastres producidos por el ser humano como ataques terroristas, hace aún más complejo el tratamiento de estos problemas de transporte y logística. "Estos algoritmos, como métodos de solución, tienen la capacidad de arrojar soluciones de muy buena calidad en cuestión de minutos, segundos, o incluso en tiempo real; nuestros algoritmos pueden arrojar cien o mil soluciones en muy pocos segundos, compararlas, y arrojar la mejor en términos de costes, tiempo, distancia recorrida, etcétera. Todo dependerá de las variables o requerimientos de la empresa", añade el investigador.

La aplicación de estos algoritmos se ha desarrollado en diferentes casos teóricos y académicos; sin embargo, los investigadores, apoyaron la solución de dos casos reales a través de los algoritmos. El primer caso fue en la recolección y el transporte de elementos de protección personal en los primeros meses de la pandemia de la COVID-19 en Barcelona: "Cuando inició la pandemia, en los hospitales había escasez de elementos como caretas transparentes, tapabocas, salvaorejas para sostener las mascarillas. A partir de esta necesidad, nace un grupo formado por voluntarios que contaban con impresoras 3D en sus casas pero que, aunque colaboraban en la impresión de estos elementos, no contaban con la logística necesaria para transportarlos. Así pues, a través de nuestro grupo de investigación del IN3, de manera voluntaria comenzamos a diseñar las rutas que debían seguir los vehículos, de forma que hicieran la recolección de los elementos en las casas de los voluntarios y los distribuyeran de manera ágil en los hospitales y clínicas", comenta Tordecilla. 

Por otro lado, en un segundo caso, los investigadores utilizaron los algoritmos en la distribución de pienso para cerdos en el marco de un proyecto financiado por la Comisión Europea. "Se diseñaron las rutas para distribuir pienso a cerdos en granjas a través de algoritmos ágiles y flexibles, los cuales permitieran marcar las rutas para hacer las visitas o distribuir el pienso o el alimento principalmente en la provincia de Gerona, Cataluña, de manera que se minimizara la distancia recorrida por los vehículos, el coste del transporte o el nivel de utilización de los vehículos", añade.

Cabe resaltar que la investigación se encuentra en abierto, es decir, siempre hay nuevos problemas que resolver haciendo uso de herramientas científicas; y, si bien estos algoritmos no pueden ser usados literalmente para resolver otros casos empresariales, pueden servir como base para encontrar soluciones ágiles, eficientes y óptimas para el sector de transporte y logística, siendo fácilmente adaptados a las condiciones de cada empresa en particular.

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