Otimização de Roteiros com Carregadores Móveis
O setor de logística urbana está passando por uma transformação profunda. Impulsionado por políticas de descarbonização e pela crescente demanda por serviços sustentáveis, o setor enfrenta o desafio de modernizar suas frotas de entrega. Os veículos elétricos (VEs) emergiram como uma solução fundamental, prometendo reduzir emissões e níveis de ruído nas cidades. No entanto, sua adoção em larga escala esbarra em um obstáculo persistente: a infraestrutura de carregamento. As estações fixas, muitas vezes escassas ou mal posicionadas, obrigam os veículos a se desviar de seus percursos ideais, aumentando distâncias, tempos de entrega e consumo de energia. Esse dilema tem limitado a eficiência das frotas elétricas, minando um dos seus principais benefícios.
Neste contexto, uma pesquisa pioneira liderada por Ma Yanfang, Xue Jinzhao e Li Baoyu da Escola de Economia e Gestão da Universidade de Tecnologia de Hebei, juntamente com Yang Yifu do Centro de Pesquisa de Logística da Universidade Nankai, propõe uma solução radicalmente diferente: parar de forçar os veículos a ir até os pontos de carga e, em vez disso, levar os pontos de carga até os veículos. Seu estudo, publicado na revista Computer Engineering and Applications, introduz um modelo inovador que utiliza carregadores móveis posicionados estrategicamente para alinhar-se aos percursos diários de entrega, transformando a infraestrutura de carregamento de um obstáculo estático em um componente dinâmico e adaptativo da cadeia de suprimentos.
A abordagem, conhecida como o Problema de Localização e Planejamento de Rotas para Estações de Carregamento Móveis (ELRP), não é apenas um exercício de matemática complexa. É uma resposta prática a uma necessidade do mundo real. As empresas de logística, especialmente no setor de comércio eletrônico, enfrentam uma demanda altamente volátil. Os percursos de entrega mudam diariamente com base no volume e na localização dos pedidos. Uma rede de carregamento fixa, por mais densa que seja, não pode se adaptar a essa dinâmica. O modelo dos pesquisadores oferece uma alternativa flexível: um fornecedor de serviços de carregamento externo pode desdobrar unidades móveis antes de cada ciclo de distribuição, posicionando-as em pontos predeterminados que coincidam com os percursos planejados. Uma vez no lugar, essas estações de carregamento permanecem fixas durante o dia de entrega, eliminando a necessidade de sistemas complexos de rastreamento em tempo real entre veículos e unidades móveis, reduzindo significativamente os custos operacionais e a complexidade.
A essência do trabalho reside em um algoritmo de duas fases, batizado de Genetic-RSI, que decompõe o problema complexo em duas etapas gerenciáveis. A primeira fase emprega um algoritmo genético (GA), uma técnica inspirada na evolução natural, para gerar um conjunto inicial de rotas de entrega altamente eficientes. Este algoritmo funciona como um processo evolutivo: cria uma “população” de rotas possíveis, avalia sua eficiência (distância total), combina as melhores características de rotas diferentes (“crossover”) e introduz pequenas variações aleatórias (“mutação”). Através de múltiplas gerações, converge para uma solução que minimiza a distância total percorrida, respeitando as restrições de capacidade de carga dos veículos, mas sem considerar ainda o estado da bateria. Essa abordagem garante que a base da operação logística seja a mais eficiente possível desde o início.
A verdadeira inovação ocorre na segunda fase, com o algoritmo RSI (Recharge Station Insertion). É aqui que entra em jogo a inteligência por trás da mobilidade. O algoritmo RSI pega as rotas ótimas geradas pela fase genética e determina onde e como inserir as estações de carregamento móveis. Não se trata de forçar os veículos a fazer longos desvios. Em vez disso, o algoritmo identifica “zonas de inserção viáveis” ao longo de cada rota, que são segmentos onde uma estação de carregamento pode ser posicionada sem adicionar uma distância significativa à viagem. Se vários veículos precisarem recarregar em uma mesma área geográfica, o algoritmo explora a possibilidade de consolidar suas paradas, permitindo que vários veículos compartilhem uma única estação móvel. Essa consolidação é fundamental, pois reduz o número total de estações necessárias, otimizando assim o uso dos recursos e minimizando os custos de infraestrutura.
Os resultados da pesquisa, testados em conjuntos de dados de referência amplamente utilizados no campo da logística, são convincentes. O estudo revela que o aumento na distância total de distribuição, causado pela necessidade de visitar essas estações móveis, é em média inferior a 5%. No mundo da logística, onde cada ponto percentual de eficiência se traduz em economias de combustível, tempo e emissões, esse número é extraordinariamente baixo. Significa que as frotas elétricas podem operar com uma autonomia estendida e alta eficiência, com apenas um pequeno compromisso na distância total percorrida. Para um gerente de logística, essa troca é altamente atraente, pois permite concluir ciclos de entrega mais longos e complexos sem a necessidade de trocar baterias ou retornar a um depósito central.
Para validar a superioridade de sua abordagem, os pesquisadores compararam o algoritmo Genetic-RSI com outras duas metodologias bem estabelecidas: a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e o Recozimento Simulado (SA). A comparação foi clara: o algoritmo de duas fases de Ma e seus colegas superou consistentemente seus concorrentes. Em comparação com o PSO, o Genetic-RSI alcançou uma melhoria média de -4,04%. Em relação ao SA, a melhoria foi de -3,65%. Esses valores negativos indicam que o novo algoritmo encontra soluções com uma distância total mais curta, demonstrando sua eficácia na resolução do problema ELRP. Essa vantagem decorre da estratégia de decomposição: ao separar o planejamento de rotas da localização das estações de carregamento, cada fase pode se especializar e otimizar de forma mais eficaz, evitando os gargalos que surgem ao tentar resolver tudo simultaneamente.
Além dos números, o estudo oferece valiosas perspectivas para a tomada de decisões empresariais. Um resultado crucial é a importância da qualidade da entrada para o algoritmo RSI. Quando é alimentado com rotas iniciais de alta qualidade, como as soluções ótimas conhecidas para problemas de roteirização, o algoritmo exige menos operações de consolidação de estações e produz resultados finais de melhor qualidade. Isso implica que as empresas que investem em sistemas sofisticados de planejamento de rotas verão multiplicados os benefícios da implementação de uma rede de carregamento móvel.
Outro ponto de reflexão é o equilíbrio entre investimento em infraestrutura e eficiência operacional. O estudo descobriu que aumentar o número de estações móveis disponíveis reduz a distância total de entrega, mas apenas até certo ponto. Além de um limite crítico, tipicamente entre três e quatro estações para os cenários testados, o benefício marginal diminui. O custo de desdobrar outra estação ultrapassa a economia de distância conseguida. Essa descoberta tem implicações diretas para os modelos de negócios: as empresas não devem perseguir o desdobramento do maior número possível de carregadores, mas sim otimizar o número com base na densidade de clientes, na complexidade das rotas e no volume diário de entregas.
A pesquisa também explorou o impacto da taxa de consumo de energia dos veículos. Intuitivamente, poderia-se supor que veículos mais eficientes, com menor consumo por quilômetro, sempre performariam melhor. No entanto, o estudo revelou uma relação mais sutil. Enquanto um consumo mais baixo estende a autonomia e reduz a frequência de carregamento, pode levar a paradas de carregamento subótimas quando a consolidação é exigida. Um veículo com maior autonomia poderia ser redirecionado para uma estação de carregamento mais distante para compartilhar com outros, resultando em um desvio mais longo. Por outro lado, um veículo com consumo mais alto, embora precise recarregar com mais frequência, é restrito a usar estações mais próximas à sua rota, minimizando assim a distância do desvio. Essa descoberta contraintuitiva enfatiza a necessidade de um design de sistema holístico, onde um componente isolado não é otimizado, mas sim todo o sistema é considerado.
Do ponto de vista da sustentabilidade, o modelo de carregamento móvel é um poderoso catalisador para a descarbonização urbana. Ao permitir ciclos de entrega mais longos e eficientes para veículos elétricos, reduz a dependência de veículos de combustão interna nos centros das cidades. Além disso, sendo móveis, essas estações podem ser alimentadas por fontes de energia renovável ou desdobradas em áreas onde as atualizações da rede elétrica não são viáveis, aumentando a flexibilidade da implantação da infraestrutura verde.
As aplicações potenciais vão além da logística de comércio eletrônico. Os serviços de entrega urbana, a logística de alimentos e até mesmo a coleta de resíduos municipais poderiam se beneficiar dessa abordagem. Por exemplo, um departamento de saneamento poderia desdobrar estações de carregamento móveis em estações de transferência estratégicas, permitindo que caminhões de lixo elétricos se recarreguem durante seu turno sem precisar retornar a um depósito central. Da mesma forma, plataformas de entrega de comida poderiam usar estações de carregamento móveis perto de clusters de restaurantes com alta demanda, garantindo que scooters e bicicletas elétricas permaneçam operacionais durante os horários de pico.
O estudo também abre novos caminhos para a colaboração entre empresas de logística e fornecedores de infraestrutura. Em vez de suportar todo o custo da infraestrutura de carregamento, as empresas podem adotar um modelo baseado em serviços, comprando o carregamento móvel como um serviço (Charging-as-a-Service) de fornecedores especializados. Isso transforma a despesa de capital em uma despesa operacional, tornando a eletrificação mais acessível para pequenas e médias empresas. A pesquisa sugere que esse modelo é viável desde que as empresas estejam dispostas a aceitar um aumento moderado na distância de entrega, até 8%, em troca de um acesso confiável ao carregamento e uma redução no tempo de inatividade dos veículos.
Olhando para o futuro, os pesquisadores identificam várias direções para trabalhos futuros. Uma é a integração de janelas de tempo e estratégias de carregamento parcial, o que tornaria o modelo mais aplicável a cenários do mundo real onde os clientes esperam entregas dentro de intervalos de tempo específicos. Outra é a extensão do algoritmo para lidar com frotas heterogêneas, incluindo veículos com diferentes capacidades de bateria, limites de carga e perfis de consumo de energia. Além disso, a incorporação de dados de tráfego em tempo real e padrões de demanda estocástica poderia melhorar ainda mais a robustez do modelo.
A publicação desta pesquisa na Computer Engineering and Applications marca um marco significativo no campo da logística sustentável. Demonstra que os desafios da adoção de veículos elétricos não são insuperáveis, mas requerem pensamento inovador e colaboração interdisciplinar. Ao reimaginar a infraestrutura de carregamento como um sistema dinâmico e adaptável, em vez de uma rede estática, Ma Yanfang, Xue Jinzhao, Li Baoyu e Yang Yifu forneceram um plano para a próxima geração de entrega urbana.
Seu trabalho enfatiza uma verdade fundamental: o futuro da logística não é apenas elétrico, é inteligente. O sucesso das frotas de veículos elétricos dependerá não apenas da tecnologia da bateria, mas da sofisticação dos sistemas que as gerenciam. À medida que as cidades continuam a crescer e as pressões ambientais aumentam, soluções como a otimização de estações de carregamento móveis se tornarão ferramentas essenciais para construir cadeias de suprimentos urbanas resilientes, sustentáveis e eficientes.
Ma Yanfang, Xue Jinzhao, Li Baoyu, Yang Yifu. Universidade de Tecnologia de Hebei, Universidade Nankai. Computer Engineering and Applications, doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0263