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

Arc routing problems: A review of the past, present, and future

[EN] Arc routing problems (ARPs) are defined and introduced. Following a brief history of developments in this area of research, different types of ARPs are described that are currently relevant for study. In addition, particular features of ARPs that are important from a theoretical or practical point of view are discussed. A section on applications describes some of the changes that have occurred from early applications of ARP models to the present day and points the way to emerging topics for study. A final section provides information on libraries and instance repositories for ARPs. The review concludes with some perspectives on future research developments and opportunities for emerging applicationsThis research was supported by the Ministerio de Economia y Competitividad and Fondo Europeo de Desarrollo Regional, Grant/Award Number: PGC2018-099428-B-I00. The Research Council of Norway, Grant/Award Numbers: 246825/O70 (DynamITe), 263031/O70 (AXIOM).Corberán, Á.; Eglese, R.; Hasle, G.; Plana, I.; Sanchís Llopis, JM. (2021). Arc routing problems: A review of the past, present, and future. Networks. 77(1):88-115. https://doi.org/10.1002/net.21965S8811577

Efficient routing of snow removal vehicles

This research addresses the problem of finding a minimum cost set of routes for vehicles in a road network subject to some constraints. Extensions, such as multiple service requirements, and mixed networks have been considered. Variations of this problem exist in many practical applications such as snow removal, refuse collection, mail delivery, etc. An exact algorithm was developed using integer programming to solve small size problems. Since the problem is NP-hard, a heuristic algorithm needs to be developed. An algorithm was developed based on the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) heuristic, in which each replication consists of applying a construction heuristic to find feasible and good quality solutions, followed by a local search heuristic. A simulated annealing heuristic was developed to improve the solutions obtained from the construction heuristic. The best overall solution was selected from the results of several replications. The heuristic was tested on four sets of problem instances (total of 115 instances) obtained from the literature. The simulated annealing heuristic was able to achieve average improvements of up to 26.36% over the construction results on these problem instances. The results obtained with the developed heuristic were compared to the results obtained with recent heuristics developed by other authors. The developed heuristic improved the best-known solution found by other authors on 18 of the 115 instances and matched the results on 89 of those instances. It worked specially better with larger problems. The average deviations to known lower bounds for all four datasets were found to range between 0.21 and 2.61%

Le problème périodique de tournées sur les arcs avec contraintes de capacité et de gestion de stocks

RÉSUMÉ : Dans cette thèse, on introduit le problème périodique de tournées sur les arcs avec contraintes de capacité et de gestion de stocks. Les arêtes d'un réseau représentent les clients qui nécessitent une certaine quantité de matériel. Ce matériel est mis en inventaire et consommé au cours du temps. Les besoins de réapprovisionnement indiquent la nature périodique du problème. Les exemples d'applications de ce problème sont l’arrosage des chemins de terre dans les mines à ciel ouvert pour supprimer la poussière, l'arrosage des routes dans les réseaux forestiers et l’arrosage des plantes sur les trottoirs des rues. On prend l’application de l'arrosage des routes dans les mines à ciel ouvert. Un camion-citerne se déplace le long des routes en arrosant de l'eau pour supprimer la poussière. À cause de sa capacité limitée, le camion doit retourner au dépôt avant de commencer une nouvelle tournée. À cause de l'évaporation de l’eau, l'humidité sur les routes diminue en fonction du temps. Les routes ont besoin d’un certain niveau d'humidité pour retenir efficacement les particules de poussière. Une pénurie arrive lorsque le niveau d'humidité se trouve en dessous du niveau requis. L'objectif de cette étude est de trouver un ensemble de tournées qui débutent et finissent au dépôt de telle façon que les coûts de pénalité liés à la pénurie, ainsi que les coûts de routage soient minimisés. Parce que l'ordre dans lequel les arêtes sont traversées et arrosées affecte le moment où l'humidité est restaurée, des décisions sur le routage et la gestion de l’inventaire sont prises simultanément. Ce problème a été traité pour les tournées sur les nœuds, i.e., les clients sont situés aux nœuds du réseau, et il est appelé Inventory Routing Problem. Cependant, il n'a pas été traité dans le domaine de tournées sur les arcs. Étant donné la capacité limitée du camion et la nature périodique du remplissage, on considère cette application comme un problème périodique de tournées sur les arcs avec contraintes de capacité (PCARP). Au début, on considère le cas du problème d’arrosage où il n'existe qu'un seul dépôt (réservoir d'eau) dans le réseau et un seul camion-citerne. On travaille sur un réseau mixte dans lequel, pour chaque arête, il y a deux arcs, un dans chaque direction de traverse. Il y a aussi une boucle artificielle au dépôt qui représente le remplissage du camion. L’horizon de temps est divisé en périodes de temps de même durée. Les coûts et les quantités en inventaire sont calculés pour chaque période de temps. On élabore un modèle de programmation linéaire en nombres entiers qui est testé pour des exemplaires connus du problème de tournées sur les arcs avec contraintes de capacité (CARP). La solution indique la séquence optimale de traverse et d’arrosage des arêtes, le remplissage du camion au dépôt, s’il a lieu, et les coûts totaux de routage et de pénalité pour la pénurie sur le niveau d’humidité. Les limites de ce modèle sont établies en fonction de la taille des réseaux et de la longueur de l’horizon de temps qu’on est capable de résoudre. On est capable de trouver la solution optimale pour des réseaux avec 40 à 55 arêtes pour 20 à 30 périodes de temps. Ce qui correspond à un horizon de temps de 30 minutes en réalité. Deux situations sont testées, lorsque la quantité d’eau arrosée aux arêtes est variable ou constante. Les résultats sont présentés pour valider les deux situations. La contribution de cette première approche est le modèle mathématique pour résoudre le problème d’arrosage des routes dans les mines à ciel ouvert. La deuxième approche a pour objectif de résoudre des exemplaires de plus grande taille et pour un horizon de temps plus long. On modifie le modèle mathématique pour inclure plus d’un véhicule et un seul dépôt. Avec ces modifications on est capable de trouver la solution optimale pour un exemplaire de petite taille, 11 arêtes, pour un horizon de temps de 20 minutes. Pour résoudre des exemplaires de plus grande taille et incrémenter l’horizon de temps, on utilise un algorithme heuristique appelé adaptive large neighborhood search (ALNS). L’ALNS se compose de huit opérateurs de destruction et de réparation choisis au hasard pour modifier la solution existante à chaque itération. La performance des opérateurs détermine la probabilité d'être choisi aux itérations suivantes. Une meilleure performance de l'opérateur, en termes d'amélioration de la solution existante, correspond à une plus grande probabilité d'être choisi. On utilise un ensemble d’exemplaires du CARP et un ensemble d’exemplaires créé à partir des réseaux de mines à ciel ouvert réels. Cette heuristique est capable de trouver une solution réalisable pour un horizon de temps de 300 minutes. Les opérateurs sont testés individuellement et en les combinant entre eux en utilisant un critère d’arrêt de 25000 itérations. On trouve la combinaison qui obtient la meilleure amélioration du coût total pour chaque ensemble d’exemplaires. Les contributions de cette approche sont la modification du modèle mathématique afin d'inclure plus d'un véhicule et l'application de l’heuristique ALNS pour obtenir une solution à ce nouveau problème. Finalement, un dernier problème est abordé. Il consiste à localiser un ou plusieurs dépôts (réservoirs d'eau) le long des nœuds du réseau pour réduire les coûts de pénurie et de routage du problème d'arrosage des routes dans les mines à ciel ouvert. Comme l’activité principale se trouve sur les arêtes du réseau, ce problème correspond à un problème de localisation et de tournées sur les arcs (LARP) avec une composante périodique. Ce problème a été traité pour les tournées sur les nœuds. Cependant, il n'y a pas une autre application dans laquelle la localisation des dépôts est faite dans le domaine des problèmes périodiques de tournées sur les arcs. On prend des décisions à long terme telles que la localisation des dépôts et des décisions à court terme telles que le routage et la gestion des stocks. Pour cette raison, plusieurs scénarios sont testés et leur coût moyen est ajouté aux coûts de localisation des dépôts afin d'obtenir un coût total pour le problème. Les scénarios sont le résultat de changements dans les paramètres du problème qui peuvent se produire sur un horizon de planification à long terme. Trois algorithmes de localisation sont utilisés pour obtenir une solution initiale à la localisation d’un et de plusieurs dépôts. Ces algorithmes suivent le processus Location, allocation and Routing (L-A-R), une méthode divisée en trois parties : premièrement, on place les dépôts sur les nœuds du réseau, puis on affecte les arêtes aux camions et finalement on trouve une tournée. L’heuristique ALNS développée pour l'approche précédente est adaptée et utilisée pour améliorer la solution. On compare la localisation d’un dépôt \`a différents endroits. On compare aussi les trois algorithmes de localisation. La contribution de cette partie est le développement d'un algorithme appliqué à la localisation de dépôts pour un problème périodique de tournées sur les arcs avec contraintes de capacité. ---------- ABSTRACT : This dissertation introduces the periodic capacitated arc routing problem with inventory constraints. The edges of a network act as customers that require a certain quantity of material. It is then held as inventory and consumed over time. The need for replenishment of the consumed material explains the periodic nature of the problem. Some examples of applications of this problem are the road watering in open-pit mine roads to suppress dust, road watering in forest roads and plant watering on street medians and sidewalks. This work focuses on the application of road watering in open-pit mines. A water truck travels along the roads of a mine spraying water to suppress dust. Because of its limited capacity, the truck needs to replenish at a water depot before starting a new route. Due to water evaporation, the humidity on the roads decreases over time. Roads require a certain amount of humidity to effectively retain dust particles. A shortage happens when the humidity level drops below the required level. The objective of this thesis is to find a set of routes that start and end at the depot so that the penalty costs associated with shortage, as well as the routing costs are minimized. Because the order in which roads are traversed and watered affects their humidity level, routing and inventory decisions are made simultaneously. This problem has been treated for node routing, i.e., the customers are located at the nodes of the network, and it is called the Inventory Routing Problem. However, it has not being addressed in the arc routing domain. This problem is modeled as a periodic capacitated arc routing problem due to capacity constraints and the frequency of service. The first case studied is where there is only one water depot and one vehicle to travel along the network. A mathematical model is developed using a mixed network. For each edge, there are two arcs that correspond to the direction in which the edge can be traversed. There is an artificial loop at the depot that represents the refill of the truck. The time horizon is divided in time periods of equal duration. Costs and inventory levels are calculated for each time period. The model is tested for known instances of the capacitated arc routing problem (CARP). It is able to solve to optimality networks of 40 to 55 edges for a time horizon of 20 to 30 periods. Two situations are considered where the quantity of water delivered to the edges is variable and constant. Results are reported to validate both situations. The contribution of this first approach is the mathematical model to solve the road watering problem. The mathematical model is then modified to include more than one vehicle. As the number of variables increases, it is capable of solving to optimality a network of 11 edges for a time horizon of less than 30 time periods. An adaptive large neighborhood search (ALNS) heuristic is developed to solve larger networks for a longer time horizon. It is able to provide a feasible solution for networks up to 55 edges and a time horizon of 300 time periods. The ALNS consists of an initial solution obtained using a construction algorithm and eight destroy-repair operators that are randomly selected to modify the initial solution at each iteration of the algorithm. The performance of these operators determines the probability of being selected for the next iteration. A better performance of the operator, in terms of improving the existing solution, corresponds to a higher probability of being selected. The operators are tested individually and in different combinations. The best combination is selected for each set of instances. Apart from the CARP instances, ten instances are created to test the algorithm. These new instances correspond to road networks of real open-pit mines. The contributions of this approach are the modification of the mathematical model to include more than one vehicle and the application of the ALNS to obtain a solution for this new problem. Finally, a new problem is addressed. It consists in the location of one or more water depots along the nodes of the network to reduce the shortage and routing costs. Because the solution is obtained by servicing the edges of a network, this problem corresponds to a location arc routing problem (LARP) with a periodic component. This problem has only been treated in the node routing domain. No other application has been studied for location in the arc routing domain. Long term decisions, such as depot location, are combined with short term decisions, such as routing and inventory replenishment. Several scenarios are tested and their average cost is added to the depot placement costs in order to obtain a total cost. These scenarios are the result of changes in the parameters of the problem that can occur over a long planning horizon. Three location algorithms are used to obtain an initial solution to the location of one and several depots. The algorithms follow a location, allocation and routing (L-A-R) approach in which, first the depots are placed, then the edges are assigned to the service trucks and finally, a route is formed. The ALNS developed for the previous approach is adapted and used to improve the solution. The contribution is an algorithm applied to the location of depots for a periodic capacitated arc routing problem

On the periodic hierarchical Chinese postman problem

This paper presents a mathematical formulation and a heuristic approach for a new variant of the Hierarchical Chinese Postman Problem (HCPP). Indeed, we introduce the concept of periodicity, and we define and solve, for the first time, the Periodic-HCPP, denoted as P-HCPP. Given that the resulting integer programming model makes use of a big number of binary variables and given the extended time horizon considered, 30 days in our case, the problem is characterized by a high level of complexity. However, our developed heuristic is able to solve instances having up to 40 nodes, 520 arcs and hierarchies, whereas a general-purpose solver like Gurobi was not able to provide solutions for instances having more than 10 nodes. While the collected results are very encouraging, we provide at the end of this paper a set of possible future extensions of this work

Arc Routing Problems for Road Network Maintenance

RÉSUMÉ : Cette thèse présente deux problèmes rencontrés dans l’entretien des réseaux routiers, soit la surveillance des réseaux routiers pour la détection de verglas sur la chaussée et la reprogrammation des itinéraires pour les activités de déneigement et d’épandage de sel. Nous représentons ces problèmes par des modèles de tournées sur les arcs. La dépendance aux moments et la nature dynamique sont des caractéristiques propres de ces problèmes, par conséquence le cas de surveillance des réseaux routiers est modélisé comme un problème de postier rural avec fenêtres-horaires (RPPTW), tandis que le cas de la reprogrammation utilise des modèles obtenus à partir des formulations de problèmes de tournées sur les arcs avec capacité. Dans le cas du problème de surveillance, une patrouille vérifie l’état des chemins et des autoroutes, elle doit principalement détecter le verglas sur la chaussée dans le but d’assurer de bonnes conditions aux chauffeurs et aux piétons. Étant donné un réseau routier et des prévisions météo, le problème consiste à créer une tournée qui permette de détecter opportunément le verglas sur les rues et les routes. L’objectif poursuivi consiste à minimiser le coût de cette opération. En premier, on présente trois formulations basées sur la programmation linéaire en nombres entiers pour le problème de surveillance des réseaux qui dépend du moment et deux méthodes de résolution: un algorithme de coupes et un algorithme heuristique appelé adaptive large neighborhood search (ALNS). La méthode exacte inclut des inéquations valides tirées du problème du voyageur de commerce avec fenêtres-horaires et aussi du problème de voyageur du commerce avec contraintes de précédence. La méthode heuristique considère deux phases: en premier, on trouve une solution initiale et après dans la deuxième phase, l’algorithme essaie d’améliorer la solution initiale en utilisant sept heuristiques de destruction et deux heuristiques de réparation choisies au hasard. La performance des heuristiques est évaluée pendant les itérations. Une meilleure performance correspond à une plus grande probabilité de choisir une heuristique. Plusieurs tests ont été faits sur deux ensembles d’exemplaires de problèmes. Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de coupes est capable de résoudre des réseaux avec 104 arêtes requises et des fenêtres-horaires structurées par tranches horaires ; l’algorithme peut aussi résoudre des réseaux avec 45 arêtes requises et des fenêtres-horaires structurées pour chaque arête requise. Pour l’algorithme ALNS, différentes versions de l’algorithme sont comparées. Les résultats montrent que cette méthode est efficace parce qu’elle est capable de résoudre à l’optimalité 224 des 232 exemplaires et de réduire le temps de calcul significativement pour les exemplaires les plus difficiles. La dernière partie de la thèse introduit le problème de la reprogrammation de tournées sur les arcs avec capacité (RCARP), lequel permet de modéliser la reprogrammation des itinéraires après une panne d’un véhicule lors de la phase d’exécution d’un plan initial des activités de déneigement ou d’épandage de sel. Le planificateur doit alors modifier le plan initial rapidement et reprogrammer les véhicules qui restent pour finir les activités. Dans ce cas, l’objectif poursuivi consiste à minimiser le coût d’opération et le coût de perturbation. La distance couverte par les véhicules correspond au coût d’opération, cependant une nouvelle métrique est développée pour mesurer le coût de perturbation. Les coûts considérés sont des objectifs en conflit. On analyse quatre politiques à la phase de re-routage en utilisant des formulations de programmation linéaire en nombres entiers. On propose une solution heuristique comme méthode pour résoudre le RCARP quand les coûts d’opération et de perturbation sont minimisés en même temps et quand une réponse rapide est nécessaire. La méthode consiste à fixer une partie de l’itinéraire initial et après à modifier seulement les itinéraires des véhicules les plus proches de la zone de l’interruption de la tournée du véhicule défaillant. La méthode a été testée sur des exemplaires obtenus d’un réseau réel. Nos tests indiquent que la méthode peut résoudre rapidement des exemplaires avec 88 arêtes requises et 10 véhicules actifs après la panne d’un véhicule. En conclusion, la principale contribution de cette thèse est de présenter des modèles de tournées sur les arcs et de proposer des méthodes de résolution d’optimisation qui incluent la dépendance aux temps et l’aspect dynamique. On propose des modèles et des méthodes pour résoudre le RPPTW, et on présente des résultats pour ce problème. On introduit pour la première fois le RCARP. Trois articles correspondant aux trois principaux chapitres ont été acceptés ou soumis à des revues avec comité de Lecture: “The rural postman problem with time windows” accepté dans Networks, “ALNS for the rural postman problem with time windows” soumis à Networks, and “The rescheduling capacitated arc routing problem” soumis à International Transactions in Operational Research.----------ABSTRACT : This dissertation addresses two problems related to road network maintenance: the road network monitoring of black-ice and the rescheduling of itineraries for snow plowing and salt spreading operations. These problems can naturally be represented using arc routing models. Timing-sensitive and dynamic nature are inherent characteristics of these problems, therefore the road network monitoring is modeled as a rural postman problem with time windows (RPPTW) and in the rescheduling case, models based on capacitated arc routing formulations are suggested for the rerouting phase. The detection of black-ice on the roads is carried out by a patrol to ensure safety conditions for drivers and pedestrians. Specific meteorological conditions cause black-ice on the roads; therefore the patrol must design a route covering part of the network in order to timely detect the black-ice according to weather forecasts. We look for minimum-cost solutions that satisfy the timing constraints. At first, three formulations based on mixed integer linear programming are presented for the timing-sensitive road network monitoring and two solution approaches are proposed: a cutting plane algorithm and an adaptive large neighborhood search (ALNS) algorithm. The exact method includes valid inequalities from the traveling salesman problem (TSP) with time windows and from the precedence constrained TSP. The heuristic method consists of two phases: an initial solution is obtained, and then in the second phase the ALNS method tries to improve the initial solution using seven removal and two insertion heuristics. The performance of the heuristics is evaluated during the iterations, and therefore the heuristics are selected depending on their performance (with higher probability for the better ones). Several tests are done on two sets of instances. The computational experiments performed show that the cutting plane algorithm is able to solve instances with up to 104 required edges and with time windows structured by time slots, and problems with up to 45 required edges and time windows structured by each required edge. For the ALNS algorithm, several versions of the algorithm are compared. The results show that this approach is efficient, solving to optimality 224 of 232 instances and significantly reducing the computational time on the hardest instances. The last part of the dissertation introduces the rescheduling capacitated arc routing problem (RCARP), which models the rescheduling of itineraries after a vehicle failure happens in the execution of an initial plan of snow plowing or salt spreading operations. A dispatcher must quickly adjust the remaining vehicles and modify the initial plan in order to complete the operations. In this case we look for solutions that minimize operational and disruption costs. The traveled distance represents the operational cost, and a new metric is discussed as disruption cost. The concerned objectives are in conflict. Four policies are analyzed in the rerouting phase using mixed integer linear programming formulations. A heuristic solution is developed to solve the RCARP when operational and disruption costs are minimized simultaneously and a quick response is needed. The idea is to fix part of the initial itinerary and only modify the itinerary of vehicles closer to the failure zone. The method is tested on a set of instances generated from a real network. Our tests indicate that the method can solve instances with up to 88 required edges and 10 active vehicles after the vehicle breakdown. In short the main contribution of this dissertation is to present arc routing models and optimization solution techniques that consider timing-sensitive and dynamic aspects. Formulations and solution methods with computational results are given for the RPPTW, and the RCARP is studied for the first time here. Three articles corresponding to the main three chapters have been accepted or submitted to peer review journals: “The rural postman problem with time windows” accepted in Networks, “ALNS for the rural postman problem with time windows” submitted to Networks, and “The rescheduling capacitated arc routing problem” submitted to International Transactions in Operational Research

Estratégias relax-and-fix aplicada ao problema de roteamento em arcos capacitado e periódico

Orientador : Prof. Dr. Cassius Tadeu ScarpinDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 10/02/2017Inclui referências : f.86-94Resumo: Nesse trabalho, aplicou-se uma estratégia baseada na heurística relax-and-fix como método de solução para o Problema de Roteamento em Arcos Capacitado e Periódico (Periodic Capacitated Arc Routing Problem - PCARP). Considerou-se o caso especial em que os veículos não têm a necessidade de voltar ao depósito no final de um período e, ainda, têm a possibilidade de folgar em qualquer dia do horizonte de tempo. O PCARP é um problema pouco explorado na literatura. Configura-se como um problema NP-hard, sendo comumente aplicado em coleta de resíduos urbano, inspeção de linhas de força, despejo de sal em vias com neve, monitoramento de rodovias, inspeção de ferrovias, irrigação de árvores entre outros. Desenvolveu-se 5 estratégias diferentes para heurística relax-and-fix e uma variação denominada enhanced relax-and-fix avaliando-se seus desempenhos. Os testes computacionais realizados indicaram que as estratégias propostas para heurística são rápidas na determinação de soluções iniciais para o problema estudado. Destaca-se que das 23 instâncias testadas em nenhum caso se esgotou a memória do computador, fato que ocorre com frequência na tentativa de resolver o problema por métodos exatos. Palavras-chave: Relax-and-Fix. Problema de Roteamento em Arcos Capacitado e Periódico. Heuristica. Relaxation Induced Neighborhood Search.Abstract: On this research it was applied a strategic solution approach based on the heuristic relax-and-fix for the Periodic Capacitated Arc Routing Problem (PCARP). A special case was considered on which the vehicles do not need to return to a depot when finishing the route. In addition there is the possibility of some vehicles that do not work in any day during the time horizon. The PCARP is not so explored in the literature. It is a NP-Hard Problem, usually applied in urban waste collection, inspection of power lines, winter gritting, road monitoring, inspection of railroads and watering trees. To tackle the problem, it was developed five different strategies for the relax-and-fix heuristic and one variation named enhanced relax-and-fix. All these approaches had their performance evaluate and the computational results show that they are fast to find initial solutions. It is important to highlight that the solver, while running, did not stop by running out of memory, this fact frequently occurs when solving this problem by exact methods. Key-words: Relax-and-Fix. Periodic Capacitated Arc Routing Problem. Heuristic. Relaxation Induced Neighborhood Search

From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing

Logic learning and optimized drawing: two hard combinatorial problems

Nowadays, information extraction from large datasets is a recurring operation in countless fields of applications. The purpose leading this thesis is to ideally follow the data flow along its journey, describing some hard combinatorial problems that arise from two key processes, one consecutive to the other: information extraction and representation. The approaches here considered will focus mainly on metaheuristic algorithms, to address the need for fast and effective optimization methods. The problems studied include data extraction instances, as Supervised Learning in Logic Domains and the Max Cut-Clique Problem, as well as two different Graph Drawing Problems. Moreover, stemming from these main topics, other additional themes will be discussed, namely two different approaches to handle Information Variability in Combinatorial Optimization Problems (COPs), and Topology Optimization of lightweight concrete structures