Decision Support System Approach for the Management of Complex Systems in Transportation and Logistics

In recent years, the analysis and management of complex systems and their impacts in many aspects of the every-day life are topics that attract a lot of attention in the scientific literature. Consider for instance road and maritime transportation, modern healthcare systems, integrated supply chains, industrial processes or the new paradigm of smart cities: it is apparent that in all these contexts there is an increasing need of analysing and managing heterogeneous elements, networked together in order to reach a common goal otherwise not achievable. However, making decisions concerning such systems requires specific competences from many disciplines, leading to a very complex and often ineffective management process. Decision Support Systems (DSSs) can strengthen the capacity of predicting and controlling complex systems by integrating various sources of data and information, applying formal models typical of diverse and isolated disciplines and constantly interacting with the considered system. The goal of this work is to define a general approach based on the DSS concept for the management of complex systems in transportation and logistics and to apply it to three problems of great interest nowadays: 1) the user-based vehicle relocation problem} in car sharing services, 2) the smart management of electric vehicles charging operations and 3) the container drayage problem. In particular, the focus of the research is on the core of the DSS, i.e., on the part that directly supports the decision making process: optimization modules, simulation modules and their interactions. Different modelling, simulation and optimization approaches are applied, highlighting the generality of the considered approach regardless the specific context analysed. Results show the ability of DSSs to enhance the effectiveness of the decision process, thus leading to an improvement of the considered systems performance. In particular: 1) the application of the DSS allows to optimize the set-points of an incentive policy designed to solve the vehicle relocation problem in car sharing services, guaranteeing an effective relocation and improving the system performance even in the case of nearly saturated offer; 2) the DSS allows the formalization of a leader-follower approach for the coordination of electric vehicles charging operations which takes into account simultaneously electric grid and drivers requirements; finally, 3) the DSS allows to improve the efficiency of drayage operations in container transportation, reducing total transportation costs.

L'analisi e la gestione dei sistemi complessi e delle loro ripercussioni in diversi aspetti della vita quotidiana sono tematiche che continuano ad attrarre molta attenzione nella letteratura scientifica. Si considerino, ad esempio, il trasporto marittimo e su strada, i moderni sistemi di assistenza sanitaria, le catene di distribuzione integrate, i processi industriali o, ancora, il nuovo paradigma di città intelligente: è evidente come in tutti questi contesti vi sia sempre più la necessità di analizzare e gestire elementi eterogenei, collegati tra loro al fine di raggiungere un obiettivo comune altrimenti non realizzabile. Tuttavia, il processo decisionale in tali ambiti richiede competenze trasversali che abbracciano svariate discipline, rendendo la gestione di questi sistemi molto complessa e, spesso, inefficace. I Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) ben si adattano alla previsione ed al controllo dei sistemi complessi grazie a: la loro capacità di integrare varie fonti di dati ed informazioni; l'applicazione di modelli formali tipici di diverse discipline; la possibilità di interagire costantemente con il sistema considerato. L'obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di definire un approccio generale basato sul concetto di DSS per la gestione di sistemi complessi nel settore dei trasporti e della logistica, e di applicare tale approccio a tre problemi di grande interesse oggigiorno: 1) il problema della ricollocazione dei veicoli nei servizi di car sharing, 2) la gestione intelligente delle operazioni di carica dei veicoli elettrici presso le infrastrutture pubbliche e 3) l'ottimizzazione delle operazioni di drayage nel trasporto container. In particolare, il focus della ricerca è rivolto al cuore del DSS, ovvero alla parte che direttamente supporta il processo decisionale: i moduli di ottimizzazione e simulazione e le loro interazioni. Vengono considerati diversi approcci di modellazione, simulazione ed ottimizzazione, evidenziando il carattere totalmente generale dell' approccio considerato. I risultati ottenuti nelle diverse applicazioni sottolineano l'efficacia dei DSS nel migliorare il processo decisionale, portando ad un miglioramento generale delle prestazioni dei sistemi in esame. In particolare: 1) l'applicazione del DSS permette di ottimizzare i set-point per l'introduzione di un sistema di incentivi economici atto a risolvere il problema di ricollocazione dei veicoli nei servizi di car sharing, garantendo un miglioramento delle prestazioni del sistema, anche in condizioni di quasi saturazione; 2) il DSS permette la formalizzazione di un approccio leader-follower per il coordinamento delle operazioni di ricarica di veicoli elettrici che tenga conto contemporaneamente sia dei requisiti dell'utente che quelli della rete elettrica; infine, 3) il DSS consente di migliorare l'efficienza delle operazioni di drayage nel trasporto containter, riducendo i costi di trasporto.