{"id":66110,"date":"2024-08-06T17:22:15","date_gmt":"2024-08-06T15:22:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/08\/06\/representar-solucoes-logisticas-contraditorias-com-algoritmos\/"},"modified":"2024-08-06T17:22:15","modified_gmt":"2024-08-06T15:22:15","slug":"representar-solucoes-logisticas-contraditorias-com-algoritmos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loginfo24.com\/pt-pt\/2024\/08\/06\/representar-solucoes-logisticas-contraditorias-com-algoritmos\/","title":{"rendered":"Representar solu\u00e7\u00f5es log\u00edsticas contradit\u00f3rias com algoritmos"},"content":{"rendered":"
A economista e cientista da computa\u00e7\u00e3o Sophie Parragh investiga como encontrar solu\u00e7\u00f5es melhores e, acima de tudo, mais nuan\u00e7adas para problemas complexos. Para isso, ela programa algoritmos que podem representar os objetivos \u00e0s vezes contradit\u00f3rios em muitas \u00e1reas da economia, como log\u00edstica ou produ\u00e7\u00e3o.<\/h5>\n
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(Viena) Tomar decis\u00f5es nem sempre \u00e9 f\u00e1cil, especialmente quando se persegue v\u00e1rios objetivos. Programas de computador podem ajudar, encontrando solu\u00e7\u00f5es para problemas complexos em campos como produ\u00e7\u00e3o, log\u00edstica e mobilidade. No entanto, mesmo para tecnologias computacionais altamente desenvolvidas, ainda \u00e9 dif\u00edcil encontrar as melhores \u2013 as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas. Isso porque centenas ou at\u00e9 milhares de vari\u00e1veis precisam ser consideradas.<\/p>\n

Sophie Parragh, diretora do Instituto de Gest\u00e3o de Produ\u00e7\u00e3o e Log\u00edstica da Universidade Johannes Kepler de Linz, pesquisou em seu projeto financiado pelo Fundo de Ci\u00eancia FWF “MOMIP: Programa\u00e7\u00e3o Inteira Mista Multi-Objetivo”<\/a> junto com sua equipe novos algoritmos que devem resolver um tipo espec\u00edfico dessas tarefas de otimiza\u00e7\u00e3o: problemas de programa\u00e7\u00e3o inteira mista com v\u00e1rios objetivos diferentes que devem ser atendidos da melhor maneira poss\u00edvel. “Muitos problemas na economia podem ser modelados como sistemas de programa\u00e7\u00e3o inteira mista”, diz a pesquisadora. “Esses s\u00e3o modelos matem\u00e1ticos que abrangem custos, recursos, decis\u00f5es e muito mais.”<\/p>\n

Os exemplos de aplica\u00e7\u00e3o para esses algoritmos s\u00e3o variados: por exemplo, pode-se minimizar a emiss\u00e3o de CO2<\/sub> em uma cadeia de produ\u00e7\u00e3o ou encontrar as rotas \u00f3timas para mobilidade el\u00e9trica compartilhada, que devem manter o tempo de espera para os clientes e a polui\u00e7\u00e3o sonora para os moradores o mais baixo poss\u00edvel. Outro exemplo \u00e9 o planejamento eficiente de servi\u00e7os de cuidados m\u00f3veis. Aqui, n\u00e3o \u00e9 apenas importante que haja tempo suficiente para o atendimento, mas tamb\u00e9m que as prefer\u00eancias de profissionais de sa\u00fade e hor\u00e1rios de visita dos clientes sejam consideradas.<\/p>\n<\/div>\n

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Sophie N. Parragh pesquisa o desenvolvimento de m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o para apoio \u00e0 decis\u00e3o em produ\u00e7\u00e3o e log\u00edstica. O projeto “MOMIP: Programa\u00e7\u00e3o Inteira Mista Multi-Objetivo” (2018\u20132022) foi financiado pelo Fundo de Ci\u00eancia FWF com cerca de 390.000 euros.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Definindo vari\u00e1veis de flex\u00edveis a fixas<\/h5>\n

O fato de os modelos serem de programa\u00e7\u00e3o inteira mista significa que algumas vari\u00e1veis no modelo s\u00e3o cont\u00ednuas \u2013 ou seja, podem assumir todos os n\u00fameros poss\u00edveis \u2013 e algumas vari\u00e1veis podem assumir apenas n\u00fameros inteiros espec\u00edficos, como zero ou um. Por exemplo, o comprimento do caminho de um servi\u00e7o de entrega \u00e9 uma vari\u00e1vel cont\u00ednua, pois a van pode fazer desvios de qualquer comprimento para evitar certas ruas, tornando assim a dist\u00e2ncia maior. Em contraste, a decis\u00e3o de construir um centro de distribui\u00e7\u00e3o de pacotes \u00e9 uma vari\u00e1vel inteira, pois ele pode ser constru\u00eddo apenas totalmente (representado como “1”) ou n\u00e3o constru\u00eddo (representado como “0”).<\/p>\n

Al\u00e9m das vari\u00e1veis inteiras mistas, o segundo ponto central da tarefa que Parragh e sua equipe abordam \u00e9 atender a v\u00e1rios objetivos simultaneamente. Isso apresenta desafios especiais para os pesquisadores, mas tamb\u00e9m permite abordagens de solu\u00e7\u00e3o mais nuan\u00e7adas.<\/p>\n

Algoritmos com m\u00faltiplos objetivos podem encontrar solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas<\/h5>\n

“Algoritmos estabelecidos at\u00e9 agora podem resolver principalmente tarefas com apenas um objetivo. Portanto, eles tamb\u00e9m podem encontrar apenas uma solu\u00e7\u00e3o \u00f3tima, mas isso nem sempre \u00e9 \u00fatil”, diz Parragh. Por exemplo, na entrega de pacotes, um objetivo \u00f3bvio \u00e9 manter os custos de transporte o mais baixos poss\u00edvel. No entanto, o foco exclusivo nos custos deixa outros objetivos de lado.<\/p>\n

“Algoritmos com m\u00faltiplos objetivos, como o nosso, podem encontrar um conjunto de solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas que representam diferentes compromissos”, explica Parragh. “Uma das solu\u00e7\u00f5es pode gerar os menores custos, mas causar mais emiss\u00f5es de CO2<\/sub>. Outra solu\u00e7\u00e3o pode custar um pouco mais, mas gerar menos emiss\u00f5es. E h\u00e1 muitas outras solu\u00e7\u00f5es no meio.”<\/p>\n

Margem de manobra para l\u00edderes<\/h5>\n

No \u00e2mbito de seu projeto, os pesquisadores buscaram um m\u00e9todo que encontre as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas para diferentes tipos de problemas complexos. Aproxima\u00e7\u00f5es para as melhores solu\u00e7\u00f5es j\u00e1 puderam ser encontradas por programas estabelecidos, mas o objetivo de Parragh e sua equipe \u00e9 criar algoritmos gerais que matematicamente provem as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas para muitos problemas diferentes.<\/p>\n

Com as solu\u00e7\u00f5es nuan\u00e7adas que seus programas produzem, Parragh e sua equipe desejam dar mais margem de manobra aos tomadores de decis\u00e3o na economia e na pol\u00edtica. “Vimos em nossos modelos que objetivos como redu\u00e7\u00e3o de emiss\u00f5es, prote\u00e7\u00e3o ambiental ou maior satisfa\u00e7\u00e3o do cliente sofrem quando se foca apenas na otimiza\u00e7\u00e3o de custos”, acrescenta Parragh. “Esses objetivos podem muitas vezes ser atendidos muito melhor se aceitarmos um pouco mais de custos.”<\/p>\n

Combina\u00e7\u00f5es de vari\u00e1veis<\/h5>\n

“Nos problemas em que estamos trabalhando, a combinat\u00f3ria entra em cena. Isso significa que o n\u00famero de combina\u00e7\u00f5es poss\u00edveis de vari\u00e1veis para diferentes solu\u00e7\u00f5es aumenta rapidamente, tornando imposs\u00edvel lidar com isso de forma simples”, explica a cientista da computa\u00e7\u00e3o. Juntamente com sua equipe \u2013 Nicolas Forget, Fabien Tricoire, Duleabom An, Markus Sinnl e Miriam Enzi \u2013 e parceiros de coopera\u00e7\u00e3o internacionais, ela desenvolveu algoritmos chamados Branch-and-Bound.<\/p>\n

Nos m\u00e9todos Branch-and-Bound, o conjunto de todas as solu\u00e7\u00f5es poss\u00edveis \u2013 ou seja, n\u00e3o apenas as \u00f3timas \u2013 \u00e9 dividido em grupos menores para serem analisados individualmente. O programa pode ent\u00e3o decidir mais rapidamente se as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas procuradas est\u00e3o em um desses grupos, em vez de examinar todas as solu\u00e7\u00f5es de uma vez.<\/p>\n

Se os c\u00e1lculos indicarem que as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas n\u00e3o podem estar no grupo examinado, as solu\u00e7\u00f5es nele s\u00e3o descartadas. Se as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas podem estar presentes, o algoritmo pode dividir o grupo em grupos ainda menores e continuar a busca. Com essas ramifica\u00e7\u00f5es, o programa finalmente encontra as solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas que atendem aos objetivos estabelecidos com diferentes compromissos.<\/p>\n

Parragh resume: “Um dos marcos no final do projeto foi que desenvolvemos um algoritmo para sistemas com cerca de cem vari\u00e1veis de decis\u00e3o inteiras e para tr\u00eas ou at\u00e9 quatro objetivos, que pode competir com outros m\u00e9todos estabelecidos. Agora estamos trabalhando para aprimorar esses programas.”<\/p>\n

A demanda por solu\u00e7\u00f5es nuan\u00e7adas n\u00e3o diminuir\u00e1<\/h5>\n

Mesmo ap\u00f3s a conclus\u00e3o do projeto “MOMIP: Programa\u00e7\u00e3o Inteira Mista Multi-Objetivo” em setembro de 2022, Parragh e sua equipe continuaram o trabalho. Eles refinam seus algoritmos para, por exemplo, modelar a consci\u00eancia de risco dos tomadores de decis\u00e3o, explorar novos campos de aplica\u00e7\u00e3o ou tornar os c\u00e1lculos mais eficazes. As equipes de pesquisa podem ter certeza de que a demanda por solu\u00e7\u00f5es nuan\u00e7adas para os problemas de nossa sociedade complexa n\u00e3o diminuir\u00e1 no futuro.<\/p>\n

\"\"Sophie Parragh<\/strong> estudou administra\u00e7\u00e3o de empresas internacionais na Universidade de Viena. Como p\u00f3s-doutoranda, pesquisou no IBM Center for Advanced Studies em Porto e, em seguida, ocupou uma posi\u00e7\u00e3o financiada pelo FWF de Hertha-Firnberg. Ap\u00f3s uma professora visitante na Universidade de Economia de Viena, obteve sua habilita\u00e7\u00e3o em 2016 na Universidade de Viena. Desde mar\u00e7o de 2017, Sophie Parragh dirige o Instituto de Gest\u00e3o de Produ\u00e7\u00e3o e Log\u00edstica da Universidade Johannes Kepler de Linz.<\/p><\/blockquote>\n

Foto: \u00a9 unsplash+ \/ Legenda da imagem:<\/strong> Encontrar rotas \u00f3timas, minimizando a emiss\u00e3o de CO2 e reduzindo a polui\u00e7\u00e3o sonora. Algoritmos podem fornecer apoio \u00e0 decis\u00e3o para atender a m\u00faltiplos objetivos da melhor maneira poss\u00edvel<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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