Evolving Weighted Networks to Simulate Epidemics and Lockdowns

Simulating epidemics is vital to understanding their effect on human populations, and developing models to provide insights into epidemic behaviour is a primary goal of this thesis. A generative evolutionary algorithm is used to evolve weighted personal contact networks that represent physical contact between individuals, and thus possible paths of infection during an epidemic. The evolutionary algorithm evolves a list of edge-editing operations applied to an initial graph. Two initial graphs are considered, a ring graph and a power-law graph. Different probabilities of infection and a wide range of weights are considered, which improve performance over other work. Modified edge operations are introduced, which also improve performance. When attempting to match a given epidemic profile, similar results are obtained when using either initial graph, but both improve performance over other work. The impact of different lockdown strategies upon the total number of infections in an epidemic are evaluated for two models of infection: one in which the disease confers permanent immunity, and one in which it does not. The strategies are based upon the proportion of the population infected at a time in order to trigger lockdown, combined with the proportion of interactions removed during lockdown. The population, its interactions, and the relative strengths of those interactions are stored in a weighted contact network, from which edges are removed during lockdown. These edges are selected using an evolutionary algorithm (EA) designed to minimize total infections. Using the EA to select edges significantly reduces total infections in comparison to random selection. In fact, the EA results for the least strict conditions were similar or better to the random results for the most strict conditions, showing that a judicious choice of restrictions during lockdown has the greatest effect on reducing infections. Further, when using the most strict rules a smaller proportion of interactions can be removed to obtain similar or better results in comparison to removing a higher proportion of interactions for less strict rules

Search graph structure and its implications for multi-graph constrained routing and scheduling problems

Multi-graphs where several edges connect a pair of nodes are an important modelling approach for many real-world optimisation problems. The multi-graph structure is often based on infrastructure and available connections between nodes. In this study, we conduct case studies for a special type of constrained routing and scheduling problems. Using the airport ground movement problem as an example, we analyse how the number of parallel edges and their costs in multi-graph structure influence the quality of obtained solutions found by the routing algorithm. The results show that the number of parallel edges not only affects the computational complexity but also the number of trade-off solutions and the quality of the found solutions. An indicator is further proposed which can estimate when the multi-graph would benefit from a higher number of parallel edges. Furthermore, we show that including edges with dominated costs in the multi-graph can also improve the results in the presence of time window constraints. The findings pave the way to an informed approach to multi-graph creation for similar problems based on multi-graphs

An updated annotated bibliography on arc routing problems

The number of arc routing publications has increased significantly in the last decade. Such an increase justifies a second annotated bibliography, a sequel to Corberán and Prins (Networks 56 (2010), 50–69), discussing arc routing studies from 2010 onwards. These studies are grouped into three main sections: single vehicle problems, multiple vehicle problems and applications. Each main section catalogs problems according to their specifics. Section 2 is therefore composed of four subsections, namely: the Chinese Postman Problem, the Rural Postman Problem, the General Routing Problem (GRP) and Arc Routing Problems (ARPs) with profits. Section 3, devoted to the multiple vehicle case, begins with three subsections on the Capacitated Arc Routing Problem (CARP) and then delves into several variants of multiple ARPs, ending with GRPs and problems with profits. Section 4 is devoted to applications, including distribution and collection routes, outdoor activities, post-disaster operations, road cleaning and marking. As new applications emerge and existing applications continue to be used and adapted, the future of arc routing research looks promising.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

The Graph Pattern Matching Problem through Parameterized Matching

We propose a new approach to solve graph isomorphism using parameterized matching. Parameterized matching is a string matching problem where two strings parameterized-match if there exists a bijective function, on the symbols of the alphabet, that maps one of the strings into the other. Given that parameterized matching is defined for linear structures, we define the concept of graph linearization to represent the topology of a graph as a walk on it. Then, our approach to determine whether two graphs are isomorphic consists of determining whether there exists a walk in one of the graphs that parameterized-matches a linearization of the other graph. Our solution has two main steps: linearization and matching. We develop an efficient linearization algorithm, that generates short linearizations with an approximation guarantee, and develop a graph matching algorithm. We show that this solution also works for subgraph isomorphism, which is the problem of determining whether an input graph H is isomorphic to a subgraph of another input graph G. We evaluate our approach experimentally on graphs of different types and sizes, and compare to the performance of VF2, which is a prominent algorithm for graph isomorphism. Our empirical measurements show that graph linearization finds a matching graph faster than VF2 in many cases, especially in Miyazaki-constructed graphs which are known to be one of the hardest cases for graph isomorphism algorithms. We extend this approach to query attributed graphs. An attributed graph is a graph data structure, in which nodes and edges may have identifiers, types and other attributes. Attributed graphs are used in many application domains, for example to model social networks in which nodes represent people, photos, and postings and edges represent friendship, person-tagged-in-photo and mentioned-in-post relationships. Queries are used to extract information from such graphs. Several graph queries are expressed as graph pattern matching, which is the problem of finding all instances of pattern match query P in a larger attributed graph G. A pattern match query may specify both a graph structure and predicates on the attributes of the graph elements. Clearly, this problem is associated to subgraph isomorphism. Furthermore, we define a more general class of graph queries called generalized pattern queries on attributed multigraphs. The goal of this class is to find paths and subgraphs that satisfy query reachability and predicates. The query language is expressive: It allows (i) using regular expression operators (e.g., Kleene star and union); (ii) specifying structural predicates on graph nodes and edges; and (iii) using attribute predicates on nodes and edges. Pattern match queries, reachability queries, their combination, and even more queries can be expressed through generalized pattern queries. We use our approach to solve this new type of queries. The proposed technique has two phases. First, the query is linearized, i.e., represented as a graph walk that covers all nodes and edges. There are several linearizations for a given query; we derive heuristics to produce a good linearization that is short and places selective predicates early in the linearization. Second, we search for a bijective function that maps each element of the query to an element of the attributed multigraph that satisfies the reachability requirements and the predicates. Specifically, we develop an algorithm that matches the linearization by traversing the attributed graph in a manner similar to a breadth first traversal constrained by the linearization. We evaluate our solution experimentally using a real graph (the DBLP citation network) to assess its practicality and efficiency. Our results show that our techniques and optimizations are effective in querying attributed graphs, offering several factors of reduction in query response time when graph statistics are utilized.Resumen. En esta tesis se propone un nuevo enfoque de solución para resolver el problema de isomorfismo de grafos usando búsqueda parametrizada. La búsqueda parametrizada es un problema de búsqueda de cadenas de texto en el cual dos cadenas coinciden si existe una biyección que mapee los símbolos de una cadena en los símbolos de la otra. Dado que la búsqueda parametrizada está definida para estructuras lineales, se define el concepto de linearización de grafos para representar la topología de un grafo como un camino sobre este. Entonces, la solución para determinar si dos grafos son isomorfos consiste en determinar si existe un camino en uno de los grafos que haga coincidencia parametrizada con la linearización del otro grafo. La solución propuesta tiene dos pasos: linearización y búsqueda. Se presenta un algoritmo eficiente que genera linearizaciones aproximadamente óptimas en longitud, y un algoritmo de búsqueda. Se demuestra que esta solución también resuelve el problema de isomorfismo de subgrafos, en el cual se determina si un grafo H es isomorfo a un subgrafo de otro grafo G. Se evaluó experimentalmente la solución con grafos de diferentes tipos y tamaños. Se comparó su desempeño con el de VF2, el cual es un algoritmo competitivo de isomorfismo de grafos. Los resultados experimentales muestran que la solución propuesta es más eficiente que VF2 en varios casos, en especial en grafos Miyazaki, los cuales se caracterizan por constituir uno de los casos más difíciles para los algoritmos de isomorfismo de grafos. Este enfoque de solución se extiende para resolver consultas sobre grafos semánticos. Un grafo semántico es un grafo en el cual los nodes y arcos pueden tener identificadores, tipos y otros atributos. Estos grafos tienen aplicaciones importantes en diversas áreas, como por ejemplo para modelar redes sociales en las que los nodos representan personas, fotos y publicaciones y los arcos representan relaciones de amistad, etiquetado y mención. Se usan consultas para extraer información de estos grafos. Varias de estas consultas se expresan como búsqueda de patrones, la cual consiste en encontrar las coincidencias del grafo patrón P en un grafo semántico G. El grafo patrón especifica tanto la estructura de las coincidencias a encontrar, como los predicados sobre los atributos que deben cumplir los nodos y los arcos de las mismas. Claramente, este problema está asociado al isomorfismo de subgrafos. Además, se define un tipo de consultas más general sobre grafos semánticos. Estos nuevos patrones se denominan grafos patrón generalizados. El objetivo de estos es encontrar caminos y subgrafos que satisfagan ciertos requisitos semánticos, de estructura y de alcance. Estos patrones son expresivos, pues permiten (i) usar operadores de expresiones regulares (e.g., la estrella de Kleene y la unión); (ii) especificar predicados estructurales en los nodos y arcos; y (iii) evaluar predicados sobre los atributos de los nodos y arcos. Los patrones grafo tradicionales, las consultas de alcance, la combinación de estos y más se pueden representar a través de grafos patrón generalizados. Se usa el enfoque de solución propuesto para resolver los grafos patrón generalizados. La solución tiene dos fases. Primero, el patrón es linearizado, i.e., representado como un camino que incluye todos sus nodos y arcos. Hay muchas linearizaciones para un patrón dado; se proponen heurísticas para producir linearizaciones cortas que ubican los predicados selectivos al comienzo. Segundo, se busca una función biyectiva que mapee cada nodo en el patrón a un nodo en el grafo semántico que satisfaga los requisitos de alcance y los predicados. Específicamente, se propone un algoritmo de búsqueda que recorre el grafo semántico siguiendo una búsqueda en amplitud restringida por la linearización. La solución se evaluó experimentalmente usando un grafo semántico real (la red de citaciones DBLP) para evaluar su practicidad y eficiencia. Los resultados experimentales muestran que las técnicas y optimizaciones propuestas son efectivas en consultar grafos semánticos, ofreciendo un alto factor de reducción en el tiempo de ejecución cuando se utilizan las estadísticas del grafo semántico.Doctorad

Approximability of Combinatorial Optimization Problems on Power Law Networks

One of the central parts in the study of combinatorial optimization is to classify the NP-hard optimization problems in terms of their approximability. In this thesis we study the Minimum Vertex Cover (Min-VC) problem and the Minimum Dominating Set (Min-DS) problem in the context of so called power law graphs. This family of graphs is motivated by recent findings on the degree distribution of existing real-world networks such as the Internet, the World-Wide Web, biological networks and social networks. In a power law graph the number of nodes yi of a given degree i is proportional to i-ß, that is, the distribution of node degrees follows a power law. The parameter ß > 0 is the so called power law exponent. With the aim of classifying the above combinatorial optimization problems, we are pursuing two basic approaches in this thesis. One is concerned with complexity theory and the other with the theory of algorithms. As a result, our main contributions to the classification of the problems Min-VC and Min-DS in the context of power law graphs are twofold: - Firstly, we give substantial improvements on the previously known approximation lower bounds for Min-VC and Min-DS in combinatorial power law graphs. More precisely, we are going to show the APX-hardness of Min-VC and Min-DS in connected power law graphs and give constant factor lower bounds for Min-VC and the first logarithmic lower bounds for Min-DS in this setting. The results are based on new approximation-preserving embedding reductions that embed certain instances of Min-VC and Min-DS into connected power law graphs. - Secondly, we design a new approximation algorithm for the Min-VC problem in random power law graphs with an expected approximation ratio strictly less than 2. The main tool is a deterministic rounding procedure that acts on a half-integral solution for Min-VC and produces a good approximation on the subset of low degree vertices. Moreover, for the case of Min-DS, we improve on the previously best upper bounds that rely on a greedy algorithm. The improvements are based on our new techniques for determining upper and lower bounds on the size and the volume of node intervals in power law graphs

Confection de tournées de livraison dans un réseau urbain à l’aide de métaheuristiques et de méthodes de forage de données massives

RÉSUMÉ: La confection de tournées de livraison dans un réseau urbain est un problème qui peut faire appel à la recherche opérationnelle, au forage de données, à l’intelligence artificielle et à la géomatique, entre autres disciplines. Il s’agit de trouver une affectation des clients aux véhicules de livraison et un ordre de visite des clients pour chacun des véhicules afin d’optimiser une certaine fonction objectif. La considération d’une version dynamique du problème, où le processus d’optimisation doit aussi tenir compte de nouvelles données qui affluent en temps réel, rend la résolution encore plus complexe. De tels problèmes se retrouvent, par exemple, dans les entreprises qui offrent des services de livraison à domicile. Dans un contexte d’intégration, de globalisation et de compétitivité, ces entreprises se doivent de prendre les décisions menant aux meilleures tournées de livraison possibles. La recherche d’une solution optimale est souvent impossible pour des instances de taille réaliste. Afin d’obtenir de bonnes solutions dans des temps de calcul raisonnables, des approches heuristiques et métaheuristiques ont été proposées dans la littérature. Cependant, la majorité des travaux se basent sur des instances synthétiques qui, entre autres, négligent la topologie des réseaux routiers rencontrés dans la pratique. Cette thèse vise, dans un premier temps, à contribuer à l’intégration des méthodes de forage de données et d’apprentissage automatique dans la prédiction des vitesses de parcours dans un réseau routier réel. Grâce à la collaboration d’un partenaire industriel, nous disposons d’une base de données de points GPS recueillis dans la région métropolitaine de Montréal à partir de dispositifs embarqués dans des véhicules de livraison, couvrant une période de plus de deux ans. Nous proposons une méthode de prédiction des vitesses sur les arcs de ce réseau en faisant appel au forage de données massives et à l’apprentissage automatique : techniques de réduction de dimensionnalité, méthodes d’imputation et d’apprentissages supervisé et non supervisé. L’ensemble de cette méthodologie a fait l’objet d’un article, actuellement en révision, soumis à la revue scientifique EURO Journal on Transportation and Logistics. Cette thèse vise aussi à contribuer à l’avancement des métaheuristiques pour la résolution de problèmes de tournées de livraisons à domicile définies sur un réseau routier, avec des vitesses et temps de parcours qui dépendent du moment de la journée, des fenêtres de temps pour le service aux clients et une capacité maximale pour les véhicules. Plus précisément, nous proposons une recherche tabou qui remet en question l’ordre de visite des clients ainsi que le chemin utilisé dans le réseau routier pour se rendre d’un client à un autre, en fonction du moment de la journée. Un développement majeur de ce travail est la conception de techniques d’évaluation en temps constant de la réalisabilité ainsi que du coût approximatif des solutions dans le voisinage de la solution courante. Ces techniques permettent de réduire l’effort computationnel et de résoudre des instances avec 200 noeuds et 580 arcs dans des temps de calcul très raisonnables. L’approche de résolution incluant la description des techniques d’évaluation en temps constant de la réalisibilité des solutions dans le voisinage et de leurs coûts approximatifs a fait l’objet d’un article soumis à la revue scientifique Transportation Science. Enfin, la thèse s’attaque à une variante dynamique du problème précédent, dans un contexte où les vitesses sur les arcs du réseau routier varient de façon dynamique due à des incidents imprévus. Un simulateur a été développé pour générer les perturbations dynamiques aux vitesses sur les arcs, tout en respectant les relations spatio-temporelles entre ces derniers. Une procédure permet ensuite de réagir aux perturbations en modifiant la solution courante de façon plus ou moins importante selon l’importance des perturbations. La démarche développée pour résoudre ce problème dynamique de confection de tournées qui inclut l’ajustement à des plans de livraison déjà optimisés dans un contexte statique est présentée dans un article ayant été soumis à la revue scientifique European Journal of Operational Research.----------ABSTRACT: Fleet management for home deliveries in an urban context is at the crossroads between several disciplines such as operations research, data mining, artificial intelligence, geomatic, etc. The objective is to find 1) assignment of customers to vehicles and 2) sequence of customers visited by each vehicle to optimize a certain objective function. Since accurate travel time predictions are of foremost importance in urban environments, it is important to address dynamic variants of vehicle routing problems, because they better model the problems faced by transportation companies like home delivery services. In an era where companies have to integrate their supply chain, face globalization and competitiveness, it is important for them to make decisions leading to the best possible delivery routes. Therefore, in this thesis, we first consider the prediction of travel speeds using as input GPS traces of commercial vehicles collected over a significant period of time. We propose a forecasting framework based on machine learning and data mining techniques: dimensionality reduction techniques, imputation methods, unsupervised and supervised learning. Secondly, we propose a solution approach to solve a time-dependent vehicle routing problem with time windows in which travel speeds are defined on the road network itself. The solution approach involves a tabu search heuristic that considers different shortest paths between pairs of customers at different times of the day. A major contribution of this work is the development of techniques to evaluate the feasibility as well as the approximate cost of a solution in constant time, thus allowing the overall solution approach to handle instances with up to 200 nodes and 580 arcs in very reasonable computing times. Finally, we consider a dynamic vehicle routing problem motivated from home delivery applications that can adapt to changes in speeds by modifying the paths used in the road network to go from one customer to the next and by modifying the sequences of customers in the planned routes. Here, uncertainty comes from a single source, namely, the occurrence of new traffic information that affects speeds. To mimic real-time perturbations in the road network, we developed a simulator that generates traffic events and updates the speeds accordingly

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas