Orienteering Problem: A survey of recent variants, solution approaches and applications

National Research Foundation (NRF) Singapore under International Research Centres in Singapore Funding Initiativ

Modelo Matemático e Meta-Heurística Simulated Annealing para Elaboração de Roteiros Turísticos com base no Tourist Trip Design Problem

Muito embora existam diversos pacotes de viagens com destinos predefinidos contemplando locais mais populares, nos últimos anos tem crescido a procura por soluções que criem roteiros personalizados voltados às necessidades de cada turista. Para suprir essa nova demanda surge o Problema de Elaboração de Rotas Turísticas (PERT) ou TouristTrip Design Problem (TTDP) o qual Van Oudheusden e Vansteenwegen (2007) sugerem o uso do OrienteeringProblem (OP) e suas extensões para resolução desta classe de problemas. Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático e de uma meta-heurística SimulatedAnnealing (SA) para resolução do TouristTrip Design Problem (TTDP)

Formulation and a two-phase matheuristic for the roaming salesman problem: Application to election logistics

In this paper we investigate a novel logistical problem. The goal is to determine daily tours for a traveling salesperson who collects rewards from activities in cities during a fixed campaign period. We refer to this problem as the Roaming Salesman Problem (RSP) motivated by real-world applications including election logistics, touristic trip planning and marketing campaigns. RSP can be characterized as a combination of the traditional Periodic TSP and the Prize-Collecting TSP with static arc costs and time-dependent node rewards. Commercial solvers are capable of solving small-size instances of the RSP to near optimality in a reasonable time. To tackle large-size instances we propose a two-phase matheuristic where the first phase deals with city selection while the second phase focuses on route generation. The latter capitalizes on an integer program to construct an optimal route among selected cities on a given day. The proposed matheuristic decomposes the RSP into as many subproblems as the number of campaign days. Computational results show that our approach provides near-optimal solutions in significantly shorter times compared to commercial solvers

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

A Constraint Programming Approach for the Team Orienteering Problem with Time Windows

The team orienteering problem with time windows (TOPTW) is a NP-hard combinatorial optimization problem. It has many real-world applications, for example, routing technicians and disaster relief routing. In the TOPTW, a set of locations is given. For each, the profit, service time and time window are known. A fleet of homogenous vehicles are available for visiting locations and collecting their associated profits. Each vehicle is constrained by a maximum tour duration. The problem is to plan a set of vehicle routes that begin and end at a depot, visit each location no more than once by incorporating time window constraints. The objective is to maximize the profit collected. In this study we discuss how to use constraint programming (CP) to formulate and solve TOPTW by applying interval variables, global constraints and domain filtering algorithms. We propose a CP model and two branching strategies for the TOPTW. The approach finds 119 of the best-known solutions for 304 TOPTW benchmark instances from the literature. Moreover, the proposed method finds one new best-known solution for TOPTW benchmark instances and proves the optimality of the best-known solutions for two additional instances

Optimización de Rutas basadas en Soft Computing para Movilidad Inteligente

La movilidad y transporte de pasajeros y mercancías es uno de los principales desafíos para el desarrollo de islas, ciudades y territorios. La prosperidad, competitividad y sostenibilidad de múltiples áreas económicas se ven afectadas por la movilidad. El crecimiento de la población, la capacidad limitada de los sistemas e infraestructuras de transporte y el impacto medioambiental del transporte fuerza a los territorios en el desarrollo de una movilidad sostenible y efectiva. En este complejo escenario, un territorio con una gestión del transporte y movilidad sostenible y eficiente ofrece a los ciudadanos una mejor calidad de vida. La transformación digital y las TIC impulsan la mejora de los servicios de movilidad para los ciudadanos, ayudan a gestionar correctamente la demanda en las redes de transporte y generan valor económico y ambiental. El surgimiento de la movilidad inteligente integra el sistema de transporte, las infraestructuras y las tecnologías para hacer que el transporte de pasajeros y mercancías sea eficiente, accesible, más seguro y limpio. Por lo tanto, las estrategias de movilidad inteligente deben ser capaces de proporcionar beneficios económicos y ambientales tangibles y mejorar la calidad del transporte de mercancías y pasajeros. Significa tomar acciones en múltiples frentes; gestión eficiente de la carga y la movilidad de pasajeros, reducción del impacto medioambiental, mejora de la planificación y la eficiencia del transporte público, reducción de la congestión, optimización del uso de la infraestructura física, entre otros. Una de las operaciones clave para los servicios de movilidad es la planificación de rutas. Esta actividad operativa incluye principalmente dos modos de transporte, mercancías y pasajeros. La mayoría de los transportes de mercancías y pasajeros se realizan a través de transporte por carretera. Las decisiones tomadas con respecto a las operaciones de planificación de rutas afectan económica y ambientalmente, y en general a la calidad de vida de los ciudadanos en los territorios en los que se desarrollan. Las operaciones de planificación de rutas se pueden optimizar para mejorar diferentes aspectos como la calidad del servicio, costes y flexibilidad del mismo, consumo de energía, impacto medioambiental, sostenibilidad, entre otros. La tarea de abordar las operaciones de planificación de rutas da lugar a la aparición de complejos problemas de optimización combinatoria que requieren considerar múltiples requisitos, restricciones, fuentes de información, entre otros. En la mayoría de los casos, estos problemas de optimización se clasifican como NP-duros con respecto a su complejidad computacional. Esta clase de problemas requiere enfoques de optimización eficientes y estrategias inteligentes para obtener soluciones de alta calidad y evitar grandes tiempos de cálculo. En este sentido, los enfoques de optimización aproximados, como las heurísticas y metaheurísticas, y las técnicas inteligentes inherentes a la Inteligencia Artificial y la Soft Computing han demostrado ser métodos efectivos y eficientes para resolver complejos problemas de planificación de rutas. Esta tesis presentada en la modalidad de compendio de publicaciones tiene como objetivo diseñar, implementar y validar procedimientos de optimización simples, eficientes y flexibles basados ​​en Inteligencia Artificial y Soft Computing dedicados a mejorar las soluciones de planificación de rutas en los contextos de transporte de mercancías, planificación personalizada de rutas turísticas y transporte eco-eficiente de residuos reciclables. Se han propuesto varios enfoques de solución para resolver problemas como Vehicle Routing Problem with Time Windows, Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows, Team Orienteering Problem with Time Windows, Tourist Trip Design Problem y variantes del mundo real y nuevas extensiones de los problemas mencionados. La calidad del servicio, la orientación al cliente, la imprecisión e incertidumbre en la información y la ecoeficiencia son criterios considerados en los problemas de planificación de rutas identificados. Los experimentos computacionales han demostrado que los métodos y técnicas propuestos son adecuados para obtener soluciones de alta calidad en tiempos computacionales cortos y pueden incorporarse como módulos en sistemas de transporte inteligentes

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i KTH Royal Institute of TechnologyUrban 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.Postprint (published version

Implementasi algoritma simulated annealing pada aplikasi pembuatan rencana perjalanan wisata (itinerary) untuk meningkatkan kecepatan pembuatan rencana perjalanan wisata

INDONESIA: Prosess pembuatan jadwalsperjalanan wisatasmemerlukan waktusyang cukupslama, meskipun sudah selesai apabila mencari tempat baru juga membutuhkan waktu yang cukup lama. Halstersebutsmempengaruhi kondisi pengalaman wisatawan dalam waktu wisatanya. Oleh karenasitu dalam penelitian inisakan dilakukan pembuatansaplikasi pembuat perjalanan wisata yangsmenerapkan algoritma Simulated Annealing agarsproses pembuatansperjalanan wisata bisa lebihsmudah dan cepat. sAlgoritmasSimulated Annealing dipilihskarena memiliki tahapan yangsmenerapkan teori termodinamika dimana untuk mendapatkan hasil terbaik dilakukan fungsi pendinginan yang akan memilih hasil terbaik dari hasilsrekomendasi acak. Penelitiansinismenggunakansdata sekundersyang disediakansolehsGoogle Maps API. Hasilspenerapan algoritmasmenunjukan hasil yang baiksyaitu 9.61 detik untuks8 destinasiswisata. ENGLISH: The processsof arrange thestour itinerary takes quite aslong time, evensthough it is finishedswhen looking forsasnew place alsostakes quite aslong time. Thissaffects the experiencescondition ofstouristssduring theirstour. Therefore, insthis research, astravel applicationsmaker will be madesthat applies thesSimulated Annealing algorithmsso that the processsof makingstravel tripsscan beseasier andsfaster. ThesSimulated Annealing Algorithm was chosen because it has stages that apply thermodynamic theory in which to get the bestsresults, a coolingsfunction is carriedsout whichswill choose the best results fromsrandom recommendations. Thissstudy uses secondarysdata provided bysthe Google Maps API. Thesresults of applying thesalgorithmsshow goodsresults, namely 9.61 seconds for 8 touristsdestinations. ARABIC: تستغرقsعملية وضعsجدولsسفر سياحي وقتا طويلا، علىsالرغمsمنsأنه قد تمsالانتهاء منه في البحث عن مكان جديد يستغرق أيضا وقتا طويلا. هذا يؤثر على حالة التجربة السياحية في الوقت السياحي. لذلك، في هذه الدراسة ، سيتم إجراء تطبيقsصانعsالسفر الذي يطبق خوارزمية التلدين المحاكي بحيث يمكن أن تكونsعمليةsالسفر أسهلsوأسرع. تم اختيار خوارزمية التلدين المحاكي لأنها تحتوي على مراحل تطبق نظرية الديناميكا الحرارية حيث للحصول على أفضل النتائج ، يتمsتنفيذ وظيفة التبريد التي ستختار أفضل النتائج من نتائج التوصيات العشوائية. استخدمت هذه الدراسة البيانات الثانوية التي توفرهاsواجهة برمجة تطبيقات خرائط. أظهرت جوغلي (Google) نتائج تطبيق الخوارزمية نتائج جيدة بلغت ٩.٦١ ثانية لs ٨ وجهات سياحية

Mathematical formulations and optimization algorithms for solving rich vehicle routing problems.

Objectives and methods of study: The main objective of this work is to analyze and solve three different rich selective Vehicle Routing Problems (VRPs). The first problem is a bi-objective variant of the well-known Traveling Purchaser Problem (TPP) in which the purchased products are delivered to customers. This variant aims to find a route for which the total cost (transportation plus purchasing costs) and the sum of the customers’s waiting time are simultaneously minimized. A mixed integer bi-objective programming formulation of the problem is presented and tested with CPLEX 12.6 within an ǫ-constraint framework which fails to find non-dominated solutions for instances containing more than 10 nodes. Therefore, a heuristic based on relinked local search and Variable Neighborhood Search (VNS) is proposed to approximate the Pareto front for large instances. The proposed heuristic was tested over a large set of artificial instances of the problem. Computational results over small-sized instances show that the heuristic is competitive with the ǫ-constraint method. Also, computational tests over large-sized instances were carried out in order to study how the characteristics of the instances impact the algorithm performance. The second problem consists of planning a selective delivery schedule of multiple products. The problem is modeled as a multi-product split delivery capacitated team orienteering problem with incomplete services, and soft time windows. The problem is modeled through a mixed integer linear programming formulation and approximated by means of a multi-start Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) metaheuristic. Computational results show that the multi-start metaheuristic reaches better results than its classical implementation in which a single solution is build and then improved. Finally, an Orienteering Problem (OP) with mandatory visits and conflicts, is formulated through five mixed integer linear programming models. The main difference among them lies in the way they handle the subtour elimination constraints. The models were tested over a large set of instances of the problem. Computational experiments reveal that the model which subtour elimination constraints are based on a single-commodity flow formulation allows CPLEX 12.6 to obtain the optimal solution for more instances than the other formulations within a given computation time limit. Contributions: The main contributions of this thesis are: • The introduction of the bi-objective TPP with deliveries since few bi-objective versions of the TPP have been studied in the literature. Furthermore, to the best of our knowledge, there is only one more work that takes into account deliveries in a TPP. • The design and implementation of a hybrid heuristic based on relinked local search and VNS to solve the bi-objective TPP with deliveries. Additionally, we provide guidelines for the application of the heuristic when different characteristics of the instances are observed. • The design and implementation of a multi-start adaptive large neighborhood search to solve a selective delivery schedule problem. • The experimental comparison among different formulations for an OP with mandatory nodes and conflicts