On green routing and scheduling problem

The vehicle routing and scheduling problem has been studied with much interest within the last four decades. In this paper, some of the existing literature dealing with routing and scheduling problems with environmental issues is reviewed, and a description is provided of the problems that have been investigated and how they are treated using combinatorial optimization tools

Un algoritmo memético para el problema de localización-ruteo con ventanas de tiempo para la atención de desastres sísmicos: un caso de estudio de Bucaramanga, Colombia

Introduction: In recent years, a great part of the population has been affected by natural and man-caused disasters. Hence, evacuation planning has an important role in the reduction of the number of victims during a natural disaster. Objective: In order to contribute to current studies of operations research in disaster management, this paper addresses evacuation planning of urban areas by using buses to pick up affected people after an earthquake. Methodology: The situation is modeled using Location-Routing Problem with Time Windows (LRPTW) to locate emergency shelters and identify evacuation routes that meet attention time constraints. To solve the LRPTW problem, a memetic algorithm (MA) is designed to minimize the total response time during an evacuation. The algorithm is not only validated using instances of literature but also with the assessment of a case study of a seismic event in Bucaramanga, Colombia. Results and conclusions: The main contribution of this article is the development of a memetic algorithm for the solution of the proposed model that allows to solve real-size instances. The hybrid initialization of the MA prevents an early convergence by combining randomness and a heuristic technique. Computational results indicate that the MA is a viable approach for the LRPTW solution. Likewise, a case study is presented for the city of Bucaramanga in order to validate the proposed model. Two scenarios are simulated showing that the management of the time windows (homogeneous or random) directly influences the solution and affects the objective function. From a practical perspective, the location-routing problem must consider other criteria such as the cost of evacuation, including the attention delay cost, and the cost of opening shelters and routing.Introducción: En años recientes gran parte de la población ha sido afectada por desastres tanto naturales como antrópicos. Por esto, la planificación de la evacuación juega un papel importante en la reducción del número de víctimas ante un desastre natural. Objetivo: Con el propósito de contribuir a los estudios actuales desde la investigación de operaciones en gestión de desastres, esta investigación aborda la planificación de la evacuación de áreas urbanas usando buses para recoger afectados. Metodología: El problema se modela mediante un problema de localización-ruteo con ventanas de tiempo (LRPTW) para determinar el número y la ubicación de los albergues las y rutas de recolección para evacuación, cumpliendo restricciones en tiempo de atención. Para solucionar el LRPTW, se diseña un algoritmo memético (MA) que minimiza el tiempo total de respuesta en la evacuación. El algoritmo es validado en instancias de la literatura y mediante un caso de estudio de un evento sísmico en Bucaramanga (Colombia). Resultados y conclusiones: La contribución principal de este artículo es el desarrollo de un MA para solucionar el modelo propuesto, que permite resolver instancias de tamaño real. La inicialización híbrida del MA evita una convergencia temprana, combinando aleatoriedad con una técnica heurística. Los resultados computacionales indican que el MA es un enfoque viable para solucionar el LRPTW. Así mismo, se presenta un caso de estudio en Bucaramanga para validar el modelo propuesto. Se plantean dos escenarios de desastre, evidenciando que el tratamiento que se da a las ventanas de tiempo (homogénea o aleatoria) influye directamente en la solución y afecta la función objetivo. Desde un enfoque práctico, el problema debe considerar otros criterios que pueden influir en la planificación de la evacuación, como el costo de la evacuación, costo de la demora en la atención, costo de apertura y de ruteo

A memetic algorithm for location-routing problem with time windows for the attention of seismic disasters a case study from Bucaramanga, Colombia

Introduction− In recent years, a great part of the population has been affected by natural and man-caused disasters. Hence, evacua-tion planning has an important role in the reduction of the number of victims during a natural disaster. Objective−In order to contribute to current studies of operations research in disaster management, this paper addresses evacuation planning of urban areas by using buses to pick up affected people after an earthquake.Methodology−The situation is modeled using Location-Routing Problem with Time Windows (LRPTW) to locate emergency shelters and identify evacuation routes that meet attention time constraints. To solve the LRPTW problem, a memetic algorithm (MA) is de-signed to minimize the total response time during an evacuation. The algorithm is not only validated using instances of literature, but also with the assessment of a case study of a seismic event in Bucaramanga, Colombia.Results and conclusions− The main contribution of this article is the development of a memetic algorithm for the solution of the proposed model that allows to solve real-size instances. The hybrid initialization of the MA prevents an early convergence by combin-ing randomness and a heuristic technique. Computational results indicate that the MA is a viable approach for the LRPTW solution. Likewise, a case study is presented for the city of Bucaramanga in order to validate the proposed model. Two scenarios are simulated showing that the management of the time windows (homogeneous or random) directly influences the solution and affects the objec-tive function. From a practical perspective, the location-routing problem must consider other criteria such as the cost of evacua-tion, including the attention delay cost, and the cost of opening shelters and routing.Introducción− En años recientes gran parte de la población ha sido afectada por desastres tanto naturales como antrópicos. Por esto, la planificación de la evacuación juega un papel importante en la reduc-ción del número de víctimas ante un desastre natural. Objetivo− Con el propósito de contribuir a los estudios actuales desde la investigación de operaciones en gestión de desastres, esta inves-tigación aborda la planificación de la evacuación de áreas urbanas usando buses para recoger afectados.Metodología− El problema se modela mediante un problema de localización-ruteo con ventanas de tiempo (LRPTW) para determinar el número y la ubicación de los albergues las y rutas de recolección para evacuación, cumpliendo restricciones en tiempo de atención. Para solucionar el LRPTW, se diseña un algoritmo memético (MA) que minimiza el tiempo total de respuesta en la evacuación. El algo-ritmo es validado en instancias de la literatura y mediante un caso de estudio de un evento sísmico en Bucaramanga (Colombia).Resultados y conclusiones− La contribución principal de este ar-tículo es el desarrollo de un MA para solucionar el modelo propuesto, que permite resolver instancias de tamaño real. La inicialización híbrida del MA evita una convergencia temprana, combinando alea-toriedad con una técnica heurística. Los resultados computacionales indican que el MA es un enfoque viable para solucionar el LRPTW. Así mismo, se presenta un caso de estudio en Bucaramanga para validar el modelo propuesto. Se plantean dos escenarios de desastre, evidenciando que el tratamiento que se da a las ventanas de tiempo (homogénea o aleatoria) influye directamente en la solución y afec-ta la función objetivo. Desde un enfoque práctico, el problema debe considerar otros criterios que pueden influir en la planificación de la evacuación, como el costo de la evacuación, costo de la demora en la atención, costo de apertura y de ruteo

Search for optimal routes on roads applying metaheuristic algorithms

The design of efficient routes for vehicles visiting a significant number of destinations is a critical factor for the competitiveness of many companies. The design of such routes is known as the vehicle routing problem. Indeed, efficient vehicle routing is one of the most studied problems in the areas of logistics and combinatorial optimization. The present study presents a memetic algorithm that evolves using a mechanism inspired by virus mutations. Additionally, the algorithm uses Taboo Search as an intensification mechanism