Il mondo della logistica e della gestione delle risorse è in continua evoluzione e la ricerca di soluzioni ottimali per problemi complessi è una sfida costante per le aziende. Recentemente, un team di ricercatori del MIT e dell’ETH Zurich ha sviluppato una nuova tecnica basata sull’apprendimento automatico per accelerare il processo di ottimizzazione utilizzato da aziende come FedEx per il routing dei pacchi. Questo approccio ha portato a un aumento della velocità del 30-70% senza compromettere l’accuratezza e ha potenziali applicazioni in vari settori che affrontano problemi complessi di allocazione delle risorse.
Una nuova tecnica per l’ottimizzazione
Il problema del routing dei pacchi
Per aziende come FedEx, il problema di ottimizzare il percorso di consegna dei pacchi durante le festività è talmente complesso che spesso si affidano a software specializzati per trovare una soluzione. Questi software, noti come risolutori di programmazione lineare intera mista (MILP), suddividono un problema di ottimizzazione massiccio in parti più piccole e utilizzano algoritmi generici per cercare la soluzione migliore. Tuttavia, il risolutore potrebbe impiegare ore o addirittura giorni per arrivare a una soluzione.
L’approccio basato sui dati
I ricercatori del MIT e dell’ETH Zurich hanno utilizzato l’apprendimento automatico per velocizzare il processo. Hanno identificato un passaggio intermedio chiave nei risolutori MILP che presenta così tante soluzioni potenziali da richiedere un’enorme quantità di tempo per essere risolto, rallentando l’intero processo. I ricercatori hanno impiegato una tecnica di filtraggio per semplificare questo passaggio, poi hanno utilizzato l’apprendimento automatico per trovare la soluzione ottimale per un tipo specifico di problema.
Potenziali applicazioni e risultati
Velocizzazione dei risolutori MILP
La nuova tecnica ha accelerato i risolutori MILP tra il 30 e il 70 percento, senza alcuna perdita di accuratezza. Questo metodo potrebbe essere utilizzato per ottenere una soluzione ottimale più rapidamente o, per problemi particolarmente complessi, una soluzione migliore in un tempo gestibile.
Applicazioni in vari settori
L’approccio potrebbe essere utilizzato ovunque vengano impiegati i risolutori MILP, come dai servizi di ride-hailing, dagli operatori della rete elettrica, dai distributori di vaccini o da qualsiasi entità che si trovi di fronte a un problema complesso di allocazione delle risorse.
In conclusione, la ricerca condotta dal MIT e dall’ETH Zurich rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell’ottimizzazione e dell’apprendimento automatico, offrendo una soluzione innovativa che potrebbe rivoluzionare il modo in cui le aziende affrontano problemi logistici complessi. Con la possibilità di applicare questa tecnica a una vasta gamma di settori, il futuro dell’ottimizzazione delle risorse appare più efficiente e promettente.
