Tesis doctorales de la Escuela Internacional de Doctorado de la URJC desde el curso 2024/25
Distributed, Scalable, Efficient and Fair Coordination for Agriculture Mobile Robot Fleets
Autor
LÓPEZ SÁNCHEZ, AITOR
Director
BILLHARDT , HOLGER
Directores
LUJAK , MARIN; SEMET , FREDERIC
Fecha de depósito
15-09-2025
Periodo de exposición pública
15 a 29 de septiembre de 2025
Fecha de defensa
Sin especificar
Programa
Tecnologías de la información y las Comunicaciones (TICs)
Mención internacional
No
Resumen
Los robots móviles agrícolas (o agribots) son una nueva tecnología diseñada para mejorar la eficiencia y la productividad en las prácticas agrícolas. Estos vehículos autónomos están diseñados para desplazarse de forma eficiente por los terrenos de cultivo y ejecutar diversas tareas de forma independiente. La coordinación eficiente de flotas de agribots puede resultar muy beneficiosa para reducir costes y mejorar la rentabilidad, ya que minimiza la intervención humana.
Las cooperativas agrícolas gestionan flotas de vehículos, como tractores autónomos, agribots, e implementos (aperos). Debido a que estos vehículos pueden pertenecer a distintos propietarios o empresas, el objetivo no solo es reducir los costes globales al completar todas las tareas, sino también garantizar una distribución justa de los beneficios entre los participantes. Aunque las cooperativas promueven el trabajo colaborativo, persiste una tensión entre el esfuerzo colectivo y el interés individual de cada agricultor por maximizar sus ganancias, manteniendo al mismo tiempo autonomía y control sobre sus decisiones.
El objetivo de este trabajo es desarrollar técnicas de enrutamiento para flotas agrícolas cooperativas que equilibren eficiencia y justicia, y fomenten la colaboración a largo plazo.
Los algoritmos diseñados deben permitir completar un conjunto de tareas agrícolas distribuidas geográficamente, respetando las restricciones de los vehículos (autonomía, capacidad, compatibilidad con distintos implementos o tareas, etc.), minimizando costes globales y garantizando una distribución equitativa de recompensas. Para equilibrar eficiencia y equidad, se consideran tres enfoques de bienestar social: utilitario (maximización del beneficio global), igualitario (priorización del peor beneficiado) y elitista (maximización del mejor beneficiado). También se propone un enfoque sistemático que tiene en cuenta a toda la flota de forma iterativa. Además, se pretende extender estos modelos a entornos dinámicos, donde factores como fallos en los vehículos, cambios climáticos o problemas de conectividad requieren recalcular las rutas en tiempo real. Finalmente, se busca preservar la privacidad y autonomía de los vehículos, permitiendo una toma de decisiones distribuida.
La investigación se basa en técnicas de investigación operativa, optimización matemática y sistemas multiagente. Inicialmente, se desarrolla un modelo centralizado basado en programación lineal entera mixta (MILP) que captura las restricciones y los objetivos del problema. Posteriormente, estos modelos se descomponen para garantizar la privacidad y autonomía de los vehículos mediante la descomposición de Dantzig-Wolfe y la heurística de generación de columnas. Esta estructura distribuida permite diseñar una arquitectura multiagente (DIMASA y VI-DIMASA), en la que los vehículos e implementos se consideran agentes autónomos y un agente coordinador se encarga de asignar las tareas finales. De este modo, cada agente puede operar de forma independiente y preservar su privacidad. A lo largo del trabajo, se proponen los siguientes modelos de forma progresiva para representar las flotas agrícolas cooperativas.
En el capítulo 3, se propone un modelo de enrutamiento simplificado para flotas agrícolas con vehículos homogéneos y tareas sin restricciones adicionales, equivalente al problema de los múltiples viajantes de comercio (mTSP). Para obtener soluciones eficientes y justas, se formalizan los conceptos de bienestar social utilitario, igualitario y elitista como ecuaciones lineales integradas en el modelo. Además, empleamos un enfoque de optimización iterativo para garantizar el bienestar social en toda la flota, en el que se define el concepto de bienestar social sistemático.
Posteriormente, en el capítulo 4, se extiende el modelo para incluir vehículos heterogéneos con restricciones de capacidad y autonomía, así como tareas con ventanas de tiempo y demandas específicas. En este escenario, se define el problema de enrutamiento de vehículos con ventanas de tiempo y beneficio justos (VRP-FPTW), donde cada tarea otorga una recompensa y cada vehículo busca maximizar su propio beneficio mientras se asegura la realización de todas las tareas. Para resolver el problema, se propone un enfoque distribuido basado en un sistema multiagente, donde los vehículos actúan como agentes racionales que planifican sus rutas de forma autónoma, mientras que un agente coordinador asigna las tareas sin comprometer información privada.
En el capítulo 5, se amplía el modelo a escenarios dinámicos (DVRP-FPTW), donde los vehículos pueden fallar durante su ejecución las tareas no asignadas pueden reasignarse, siempre y cuando el rendimiento del resto de los vehículos no se vea afectado. En este problema se optimiza el beneficio del vehículo más desfavorecido de manera iterativa, siguiendo el enfoque de bienestar social igualitario sistemático. Para resolver este problema, se propone un sistema multiagente distribuido (DIMASA), que emplea una heurística de generación de columnas distribuida y asíncrona para la reasignación dinámica de tareas.
Por último, en el capítulo 6 se consideran varias operaciones agrícolas, como arar, regar o cosechar, en las que los vehículos agrícolas requieren implementos desmontables y especializados para realizar las tareas. Este problema se define como el problema de las rutas de la flota de vehículos agrícolas con implementos capacitados, beneficios justos y ventanas de tiempo (AFVRPCI-FPTW), que se centra en coordinar vehículos e implementos en cooperativas mientras se equilibra la eficiencia y la justicia. Los vehículos deben gestionar el tiempo y el coste de sus rutas y decidir cuándo acoplar y desacoplar implementos para cumplir con las tareas. Por otro lado, los implementos garantizaban la compatibilidad de las tareas teniendo capacidad suficiente para satisfacer sus demandas. Para este problema se presenta un modelo distribuido que incorpora las necesidades de vehículos e implementos como agentes dentro de la arquitectura DIMASA (VI-DIMASA), garantizando autonomía y privacidad en la toma de decisiones.
Los métodos propuestos han sido validados mediante experimentación en distintos escenarios simulados, lo que ha demostrado su efectividad a la hora de asignar el enrutamiento de flotas agrícolas cooperativas. Se han generado instancias de referencia públicas para facilitar la reproducibilidad de los resultados. Los modelos desarrollados abordan la complejidad computacional del problema y ofrecen soluciones eficientes y justas en entornos estáticos y dinámicos. La arquitectura multiagente ha demostrado ser escalable y permitir la coordinación eficiente de flotas heterogéneas sin comprometer la privacidad y autonomía de los vehículos.
Esta tesis es una recopilación de artículos previamente publicados que sustentan y avalan la investigación realizada. Para garantizar la coherencia, se han unificado conceptos, notación, símbolos, tablas y figuras a lo largo del documento. La principal contribución de este trabajo consiste en el desarrollo de técnicas avanzadas de enrutamiento para flotas agrícolas cooperativas que equilibran eficiencia y justicia. La integración de enfoques de bienestar social (utilitario, igualitario y elitista) y la arquitectura multiagente distribuida (DIMASA y VI-DIMASA) ofrece una solución escalable para la toma de decisiones distribuida.
