Legenda: No mapa, há a representação da rota da van 1 (H-B-C-D-E-F-G-H) e da rota da van 2 (F-B-C-D-E-F). Na primeira rota, a van parte do depósito H. O ponto B representa a coleta de um usuário. Esse usuário é transportado até o ponto C (um ponto de ônibus), de onde segue seu trajeto via transporte público (linha em roxo). Já a van se desloca até os pontos D e E, onde coleta mais dois usuários que serão entregues nos destinos F e G, respectivamente. Depois, a van retorna ao depósito. Nesse cenário, apenas o usuário coletado no ponto B teve integração com o ônibus. Na segunda rota, a van parte do depósito F e recolhe o usuário no ponto B, que representa o ponto de desembarque do usuário que tomou o ônibus no ponto C da van 1. Depois, a van entrega o usuário do ponto B no ponto C, coleta outro usuário em D e o entrega em E, retornando ao depósito F

O projeto, desenvolvido com o apoio da Fapesp, teve início em julho de 2020. A pesquisa foi motivada pela busca de meios mais acessíveis de transporte para atender as requisições diárias dos usuários. "Além disso, buscamos uma forma de garantir níveis mínimos de serviço, como o atendimento das requisições dentro das janelas de tempo cadastradas pelos usuários, bem como respeitar um limite máximo de tempo que os passageiros podem ficar em trânsito", explica Cleder.

Na literatura especializada, os problemas de roteirização e programação de veículos que envolvem o transporte de passageiros de seus locais de origem a seus destinos são conhecidos como problemas do tipo "dial-a-ride" (DARP). Atualmente, não existem muitas opções de empresas que oferecem esse tipo de serviço no Brasil na perspectiva do transporte compartilhado. Os pesquisadores explicam que "em geral, esse serviço é ofertado nas grandes cidades brasileiras, como São Paulo e São José dos Campos, com o objetivo de atender os usuários com condições de mobilidade reduzida. Na maioria dos casos, o setor público fica responsável pelo atendimento desse perfil de usuário, oferecendo opções de transporte, como vans ou ônibus". No entanto, esse serviço pode atender as necessidades de qualquer tipo de usuário. Empresas privadas podem fazer uso para o deslocamento de funcionários entre diferentes instalações. Na Europa, por exemplo, é utilizado para transportar passageiros que vivem em áreas rurais, com acesso limitado ao transporte público.

Os serviços de dial-a-ride permitem o agendamento prévio das requisições de transporte, possibilitando às empresas o planejamento das rotas dos veículos em horários alternativos, minimizando os custos de deslocamento e oferecendo um alto nível de serviço aos passageiros. Até o momento, as principais pesquisas sobre transporte de passageiros possuem como objetivo a otimização das rotas de frotas privadas de veículos. "Então, pode-se dizer que a nossa maior contribuição é desenvolver métodos de otimização para resolver o problema de transporte de passageiros de forma integrada, isto é, partes da viagem de um usuário serão feitas pelos veículos próprios, como vans, e outros trechos do trajeto usando as linhas de ônibus do transporte público. O objetivo desta integração é aproveitar as linhas de ônibus existentes nas grandes cidades, de modo a minimizar os custos dos serviços dial-a-ride, bem como manter níveis de serviço satisfatórios", pontuam os pesquisadores.

O estudo de variantes do DARP pode ser útil também para auxiliar as tomadas de decisão a respeito dos problemas de roteamento durante a pandemia de covid-19. "É muito comum buscarmos otimizar a ocupação dos veículos quando pensamos no planejamento das rotas. Mas o que acontece quando temos que manter o distanciamento dos passageiros dentro dos veículos? Nestas circunstâncias, não podemos apenas focar nossos esforços para obter rotas de boa qualidade e com alta ocupação dos veículos. Precisamos também assegurar que os passageiros possuam condições seguras de transporte, restringindo a utilização de algumas poltronas dos veículos, por exemplo, mesmo que tenhamos custos mais elevados", destacam.

Além do pesquisador de pós-doutorado Cleder Marcos Schenekemberg e do professor Antônio A. Chaves, do ICT/Unifesp, também estão envolvidos com a pesquisa o professor Leandro C. Coelho, da Université Laval (ULaval) no Canadá, o professor Thiago A. Guimarães, da Universidade Federal do Paraná (UFPR), e o doutorando Gustavo Godeny Avelino (ICT/Unifesp). A colaboração com a universidade canadense permite o acesso aos dados da cidade de Quebec, os quais descrevem os principais desafios encontrados nos serviços do tipo dial-a-ride e permitem avaliar os métodos de otimização desenvolvidos ao longo do projeto de pesquisa.

Cleder explica que existem vários métodos que podem ser utilizados para resolver problemas de otimização combinatória. Um novo método, chamado de Biased Random-key Genetic Algorithm with Q-Learning (BRKGA-QL), está sendo estudado no grupo de pesquisa para resolver o DARP e suas variantes. A proposta integra conceitos de metaheurísticas e algoritmos de aprendizagem de máquinas para tornar o processo de desenvolvimento mais simples e eficiente. "Dessa forma, o método aprende, durante o processo de execução, quais são os melhores valores de parâmetros e fluxo de controle para obter bons resultados para o problema que está sendo resolvido", esclarecem.

A primeira fase da pesquisa foi concluída recentemente. Os pesquisadores avaliaram a integração entre uma frota própria de veículos (vans) e uma frota de veículos terceirizada, como táxis e veículos via aplicativos. O objetivo dessa fase foi otimizar o atendimento das requisições de transporte usando o máximo dos recursos disponíveis de uma frota limitada de vans. "Toda a demanda excedente, não atendida pelas vans, era atendida por veículos terceiros, que possuem altos custos fixos e variáveis de transporte. Dessa forma, buscou-se desenvolver métodos de otimização capazes de planejar as melhores rotas possíveis, bem como minimizar o número de atendimentos via veículos extras, reduzindo os custos totais de atendimento", explicam. A próxima fase da pesquisa visa a integração da frota de vans com os ônibus do transporte público.

Como resultado, os pesquisadores esperam desenvolver algoritmos de otimização capazes de encontrar soluções realistas para o problema dial-a-ride a partir da integração dos meios de transporte existentes, reduzindo os custos dos atendimentos, oferecendo opções mais acessíveis aos passageiros e minimizando os impactos ambientais das operações. "Acreditamos que o atendimento desses objetivos nos leva a uma situação ganha-ganha, favorecendo os prestadores de serviço dial-a-ride, bem como os usuários do sistema", finalizam.