Genetic and memetic algorithms for scheduling railway maintenance activities

Nowadays railway companies are confronted with high infrastructure maintenance costs. Therefore good strategies are needed to carry out these maintenance activities in a most cost effective way. In this paper we solve the preventive maintenance scheduling problem (PMSP) using genetic algorithms, memetic algorithms and a two-phase heuristic based on opportunities. The aim of the PMSP is to schedule the (short) routine activities and (long) unique projects for one link in the rail network for a certain planning period such that the overall cost is minimized. To reduce costs and inconvenience for the travellers and operators, these maintenance works are clustered as much as possible in the same time period. The performance of the algorithms presented in this paper are compared with the performance of the methods from an earlier work, Budai et al. (2006), using some randomly generated instances.genetic algorithm;heuristics;opportunities;maintenance optimization;memetic algorithm

Genetic and memetic algorithms for scheduling railway maintenance activities

Nowadays railway companies are confronted with high infrastructure maintenance costs. Therefore good strategies are needed to carry out these maintenance activities in a most cost effective way. In this paper we solve the preventive maintenance scheduling problem (PMSP) using genetic algorithms, memetic algorithms and a two-phase heuristic based on opportunities. The aim of the PMSP is to schedule the (short) routine activities and (long) unique projects for one link in the rail network for a certain planning period such that the overall cost is minimized. To reduce costs and inconvenience for the travellers and operators, these maintenance works are clustered as much as possible in the same time period. The performance of the algorithms presented in this paper are compared with the performance of the methods from an earlier work, Budai et al. (2006), usin

Modelo de optimización en la generación de plantas industriales, considerando las actividades de mantenimiento y las condiciones ambientales mediante el uso de la metodología de los algoritmos genéticos

El entorno competitivo donde se desenvuelven actualmente las organizaciones empresariales, obliga a plantearse esquemas de operación bajo requerimientos de alta calidad y mínimos costes de producción. En los costes de producción, influyen, considerablemente, la distribución de las diferentes actividades en planta y el mantenimiento de los equipos que la conforman. Para la distribución de las actividades, es imperioso diseñar la ordenación, que favorezca el recorrido óptimo de los materiales de producción, para minimizar los gastos asociados al desplazamiento y a otros criterios de implantación. En relación al mantenimiento, es indispensable habilitar aquellas acciones que permitan conservar, plenamente operativos, los equipos del proceso y que a su vez impliquen costes mínimos. Hasta el presente, no se ha propuesto una metodología que contemple ambas consideraciones en el diseño de plantas. En este trabajo, se propone un primer modelo, cuya finalidad es minimizar tanto los costes relacionados por el posicionamiento de las actividades, como los esperados por la aplicación del mantenimiento a los equipos, y la influencia que tiene la distribución en éstos. Como metodología de búsqueda y validación se emplea un algoritmo genético.Contreras Pérez, RA. (2010). Modelo de optimización en la generación de plantas industriales, considerando las actividades de mantenimiento y las condiciones ambientales mediante el uso de la metodología de los algoritmos genéticos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7344Palanci