Efeitos da localização de estações de recarga no problema de cobertura com drones sob restrições de autonomia.

Abstract

O uso de drones para a realização de entregas tem sido estudado como uma alternativa para reduzir custos operacionais e tempo de atendimento. Entretanto, a limitação da autonomia energética desses veículos impõe restrições importantes ao planejamento das operações. Neste trabalho é proposto um modelo matemático para o planejamento de entregas por drones considerando restrições energéticas e a possibilidade de utilização de estações de recarga intermediárias. O modelo tem como objetivo minimizar o consumo energético total do sistema, penalizando demandas não atendidas. O modelo decide simultaneamente a abertura de facilidades, a instalação de estações de recarga, a alocação dos clientes e as rotas multi-hop de ida e retorno, considerando consumo energético distinto para o voo com carga e sem carga. Os experimentos computacionais foram realizados utilizando o solver Gurobi, a partir de instâncias metropolitanas realísticas, de São Paulo e Portland, variando o número máximo de facilidades, o número máximo de estações de recarga, o número de drones e diferentes níveis percentuais de autonomia da bateria. Os resultados indicam que a cobertura não cresce linearmente com o número de estações instaladas. Observa-se um comportamento de limiar, no qual em níveis baixos de bateria, a rede permanece parcialmente desconectada mesmo com a instalação de novas estações; em níveis intermediários, as estações de recarga produzem ganhos expressivos de cobertura; e, em níveis elevados de autonomia, a cobertura satura rapidamente, tornando estações adicionais menos relevantes. A comparação entre São Paulo e Portland mostra que a efetividade da infraestrutura de recarga depende da distribuição espacial dos clientes e dos locais candidatos. Além disso, os resultados evidenciam que aumentar o número de facilidades tende a reduzir o consumo médio de energia e o número médio de saltos nas rotas. A formulação exata resolveu a maior parte dos cenários em tempo computacional adequado, indicando sua viabilidade para análises estratégicas de planejamento de infraestrutura em redes urbanas de entrega por drones.