Métodos híbridos de otimização combinatória e aprendizado por reforço para problemas integrados de produção e distribuição
Authors:   , Araújo Matheus de Freitas 
Published: January 2025

Os problemas integrados de planejamento da produção e distribuição em operações logísticas modernas representa um desafio complexo e relevante para a indústria. A solução conjunta desses problemas é essencial para maximizar a eficiência operacional e assegurar o atendimento eficaz das demandas dos clientes. Neste trabalho abordamos o problema de programação de tarefas em máquinas paralelas não-relacionadas com tempo de preparação dependente da sequência integrado com o problema de roteamento de veículos. Para resolver este problema propomos uma abordagem abrangente que envolve três métodos principais: Modelos de Programação Linear Inteira Mista, Heurísticas e Meta-Heurísticas. Esses métodos foram desenvolvidos especificamente para lidar com a alta complexidade dos problemas industriais e garantir soluções de qualidade elevada. Um dos avanços significativos deste estudo é o desenvolvimento de um Framework que utiliza aprendizado de máquina para prever, de forma adaptativa, a heurística de busca de vizinhança mais adequada para cada instância do problema. Esse Framework dinâmico seleciona, em tempo real, a estratégia de otimização mais eficiente, aprimorando a eficácia dos algoritmos implementados. Além disso, introduzimos a Meta-heurística Híbrida Proximal Policy Optimization com Variable Neighborhood Descent (PPO-VND), que combina aprendizado por reforço profundo com busca local. O PPO-VND destaca-se pela sua adaptabilidade, ajustando dinamicamente a política de busca local com base nas decisões aprendidas durante o processo de otimização. Os resultados obtidos com o PPO-VND foram comparados com os da meta-heurística Random Variable Neighborhood Descent (RVND). Para avaliar a qualidade das soluções obtidas pelos métodos propostos, foram calculados o Desvio Percentual Relativo (RPD) que quantifica a diferença percentual entre a solução obtida e uma solução de referência e o Melhoria Percentual Relativa (RPI) que quantificar a porcentagem de melhoria alcançada por um algoritmo em comparação com a solução inicial. Os experimentos computacionais confirmam a eficácia do PPO-VND, especialmente em instâncias de maior complexidade, onde o método foi capaz de encontrar soluções de alta qualidade em tempos computacionais aceitáveis. A integração de técnicas de aprendizado de máquina com métodos de otimização combinatória mostrou-se fundamental para promover maior adaptabilidade e robustez em ambientes operacionais dinâmicos, como aqueles encontrados em operações logísticas. Em conclusão, esta tese demonstra que a adoção de abordagens híbridas, que combinam aprendizado de máquina e técnicas de otimização combinatória, oferece uma solução promissora para problemas complexos, como o planejamento integrado de produção e roteamento de veículos. As contribuições teóricas e práticas apresentadas fornecem uma base sólida para a aplicação dessas metodologias em cenários industriais reais e abrem caminhos para futuras pesquisas, que podem aprofundar a integração de aprendizado por reforço e heurísticas na resolução de problemas de otimização combinatória. Palavras-chave: problema integrado de planejamento da produção e distribuição. ; programação de máquinas paralelas.; problema de roteamento de veículos.; heurísticas; meta-heurística híbrida.; aprendizado de máquina.; aprendizado não supervisionado. ; aprendizado por reforço.