Solving hybrid-vehicle routing problem using modified simulated annealing

In this paper, we consider the hybrid vehicle routing problem (HVRP) at which the vehicle consumes two types of power: fuel and electricity. The aim of this problem is to minimize the total cost of travelling between customers, provided that each customer is visited only once. The vehicle departs from the depot and returns after completing the whole route. This optimization problem is solved using a modified simulated annealing (SA) heuristic procedure with constant temperature. This approach is implemented on a numerical example and the results are compared with the SA algorithm with decreasing temperature. The obtained results show that using the SA with constant temperature overrides the SA with decreasing temperature. The results indicate that SA with decreasing temperature needs twice the number of iterations needed by the SA with constant temperature to reach a near optimum solution

Estado del arte para la resolución de enrutamiento de vehículos con restricciones de capacidad

[ESP] El propósito del presente documento es el de realizar una revisión e investigación en la literatura científica para conocer el estado del arte referente a un problema real de optimización. Dicho problema emana de un proyecto de investigación en el que se estudia la aplicación de métodos de Investigación Operativa para la optimización y mejora de los Sistemas de Transporte Intermodal1. Se pretende, en definitiva, evaluar el conocimiento científico, así como las técnicas y métodos que son investigados y empleados para problemas o situaciones que guarden relación con el problema objeto. Este consiste en la optimización de la operativa de una empresa logística que se dedica a la distribución de vehículos por carretera (transporte rodado). Dicha distribución, se realiza en base a una serie de pedidos que son recibidos en unos almacenes/depósitos repartidos por toda la geografía española. En función de una serie de objetivos y restricciones se configura la carga que deben contener los camiones disponibles y la planificación de la ruta a seguir. Una vez que estos camiones han repartido la carga, se encontrarán disponibles para volver a realizar una recogida de carga y comenzar un nuevo reparto. Por lo tanto, los camiones no siguen un esquema en el que se realiza un reparto de manera centralizada sino que, de manera descentralizada, los camiones viajan por toda la geografía recogiendo y entregando las cargas

Agent-Based Algorithms for the Vehicle Routing Problem with Time Windows

Vehicle routing problem s casovymi okny (VRPTW) je jednim z nejdulezitSjSich a nejvice zkou- manych problemu v oblasti dopravy. Matematicky model tohoto problemu vystihuje klicove vlastnosti spolecne cele fadS dalslch dopravmch problemu feSenych v praxi. Jadrem problemu je hledani mnoziny tras zacmajicicli a koncicich v jedinem depu, ktere obsahuji zastavky u mnoziny zakazniku. Pro kazdSho zakazm'ka je pak definovano konkretm' mnozstvf zbozf, jez je tfeba dorucit a casove okno, ve kterem je pozadovano dodani tohoto zbozi. Realne aplikace tohoto problemu jsou zpravidla vyrazne bohatsi, napojene na nadfazene logisticke systemy. KliSoA'ym faktorem pro uspSSne nasazeni odpovldajicich algoritmu je proto jejich fiexibilita vzhledem k dodatecnym rozSuemm zhkladmho matematickeho modelu spojenym s nasazenim v realnem sv§t§. Dalglm podstatnym faktorem je schopnost systemu reagovat na nepfedvidane udalosti jako jsou dopravm zaepy, poruchy, zmgny preferenci zakazniku atd. Multi-agentni systemy reprezentuji architekturu a navrhovy vzor vhodny pro modelovani heterogennlch a dynamickych systemu. Entity v systemu jsou v ramci multi-agentmho mo- delu reprezentovany mnozinou agentil s odpovidajlci'mi vzorci autonommho jako i spolecenskeho chovani. Chovani systemu jako celku pak vyplyva z autonomnich akci...The vehicle routing problem with time windows (VRPTW) is one of the most important and widely studied transportation optimization problems. It abstracts the salient features of numer- ous distribution related real-world problems. It is a problem of finding a set of routes starting and ending at a single depot serving a set of geographically scattered customers, each within a specific time-window and with a specific demand of goods to be delivered. The real world applications of the VRPTW can be very complex being part of higher level sj'^stems i.e. complex supply chain management solutions. For a successful deployment it is impor- tant for these systems to be flexible in terms of incorporating the problem specific side-constraints and problem extensions in an elegant way. Also, employing efficient means of addressing the dy- namism inherent to the execution phase of the relevant operations is vital. The multi-agent systems are an emerging architectm-e with respect to modeling multi-actor heterogenous and dynamic environments. The entities within the system are represented by a set of agents endowed with autonomic as well as social behavioral patterns. The behavior of the system then emerges from their actions and interactions. The autonomic nature of such a model makes it very robust in highly...Katedra softwarového inženýrstvíDepartment of Software EngineeringFaculty of Mathematics and PhysicsMatematicko-fyzikální fakult

Extended guided tabu search and a new packing algorithm for the two-dimensional loading vehicle routing problem

In this paper, we develop an extended guided tabu search (EGTS) and a new heuristic packing algorithm for the two-dimensional loading vehicle routing problem (2L-CVRP). The 2L-CVRP is a combination of two wellknown NP-hard problems, the capacitated vehicle routing problem, and the two-dimensional bin packing problem. It is very difficult to get a good performance solution in practice for these problems. We propose a meta-heuristic methodology EGTS which incorporates theories of tabu search and extended guided local search (EGLS). It has been proved that tabu search is a very good approach for the CVRP, and the guiding mechanism of the EGLS can help tabu search to escape effectively from local optimum. Furthermore, we have modified a collection of packing heuristics by adding a new packing heuristic to solve the loading constraints in 2L-CVRP, in order to improve the cost function significantly. The effectiveness of the proposed algorithm is tested, and proven by extensive computational experiments on benchmark instances

Problèmes de Tournées de Véhicules avec Synchronisation de Ressources

This dissertation focuses on vehicle routing problems, one of the major academic problems in logistics. We address NP-Hard problems that model some real world situations particularly those with different temporal constraints including time windows, visit synchronization and service balance.The aim of this research is to develop new algorithms for the considered problems, investigate their performance and compare them with the literature approaches. Two cases are carried out. The first case studies the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). We propose new lower bound methods for the number of vehicles. Then we present a Particle Swarm Optimization algorithm dealing with the Solomon objective. The second case studies the Vehicle Routing Problem with Time Windows and Synchronized Visits (VRPTWsyn). Both exact methods and heuristics are proposed and compared to the literature approaches.Cette thèse porte sur la résolution de problèmes de transport qui intègrent des contraintes temporelles considérant les fenêtres de temps, la synchronisation des visites et l’équilibrage des services. Ces problèmes trouvent plusieurs applications dans le monde réel.L’objectif de nos recherches est l’élaboration de nouvelles méthodes de résolution pour les problèmes considérés en examinant leur performance avec une étude comparative par rapport aux différentes approches de la littérature. Deux variantes sont traitées. Le premier cas étudie le Problème de Tournées de Véhicules avec Fenêtres de Temps (VRPTW). Nous proposons de nouveaux prétraitements et bornes inférieures pour déterminer le nombre de véhicules nécessaires en s’inspirant de travaux menés en ordonnancement (raisonnement énergétique) et d’autres problèmes combinatoires comme la clique maximum et les problèmes de bin-packing. Nous présentons également un algorithme d’optimisation par essaim particulaire qui traite de la minimisation du nombre de véhicules puis de celle du temps de trajet total. Le deuxième cas étudie le Problème de Tournées de Véhicules avec des Fenêtres de Temps et des Visites Synchronisées (VRPTWSyn). Nous proposons plusieurs méthodes basées sur des approches heuristiques et des formulations linéaires avec l’incorporation d’inégalités valides pour tenir compte de la contrainte de synchronisation

Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de TroyesLe problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire.The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems