Simheuristics to support efficient and sustainable freight transportation in smart city logistics

La logística urbana intel·ligent constitueix un factor crucial en la creació de sistemes de transport urbà eficients i sostenibles. Entre altres factors, aquests sistemes es centren en la incorporació de dades en temps real i en la creació de models de negoci col·laboratius en el transport urbà de mercaderies, considerant l’augment dels habitants en les ciutats, la creixent complexitat de les demandes dels clients i els mercats altament competitius. Això permet als que planifiquen el transport minimitzar els costos monetaris i ambientals del transport de mercaderies a les àrees metropolitanes. Molts problemes de presa de decisions en aquest context es poden formular com a problemes d’optimació combinatòria. Tot i que hi ha diferents enfocaments de resolució exacta per a trobar solucions òptimes a aquests problemes, la seva complexitat i grandària, a més de la necessitat de prendre decisions instantànies pel que fa a l’encaminament de vehicles, la programació o la situació d’instal·lacions, fa que aquestes metodologies no s’apliquin a la pràctica. A causa de la seva capacitat per a trobar solucions pseudoòptimes en gairebé temps real, els algorismes metaheurístics reben una atenció creixent dels investigadors i professionals com a alternatives eficients i fiables per a resoldre nombrosos problemes d’optimació en la creació de la logística de les ciutats intel·ligents. Malgrat el seu èxit, les tècniques metaheurístiques tradicionals no representen plenament la complexitat dels sistemes més realistes. En assumir entrades (inputs) i restriccions de problemes deterministes, la incertesa i el dinamisme experimentats en els escenaris de transport urbà queden sense explicar. Els algorismes simheurístics persegueixen superar aquests inconvenients mitjançant la integració de qualsevol tipus de simulació en processos metaheurístics per a explicar la incertesa inherent a la majoria de les aplicacions de la vida real. Aquesta tesi defineix i investiga l’ús d’algorismes simheurístics com el mètode més adequat per a resoldre problemes d’optimació derivats de la logística de les ciutats. Alguns algorismes simheurístics s’apliquen a una sèrie de problemes complexos, com la recollida de residus urbans, els problemes de disseny de la cadena de subministrament integrada i els models de transport innovadors relacionats amb la col·laboració horitzontal entre els socis de la cadena de subministrament. A més de les discussions metodològiques i la comparació d’algorismes desenvolupats amb els referents de la bibliografia acadèmica, es mostra l’aplicabilitat i l’eficiència dels algorismes simheurístics en diferents casos de gran escala.Las actividades de logística en ciudades inteligentes constituyen un factor crucial en la creación de sistemas de transporte urbano eficientes y sostenibles. Entre otros factores, estos sistemas se centran en la incorporación de datos en tiempo real y la creación de modelos empresariales colaborativos en el transporte urbano de mercancías, al tiempo que consideran el aumento del número de habitantes en las ciudades, la creciente complejidad de las demandas de los clientes y los mercados altamente competitivos. Esto permite minimizar los costes monetarios y ambientales del transporte de mercancías en las áreas metropolitanas. Muchos de los problemas de toma de decisiones en este contexto se pueden formular como problemas de optimización combinatoria. Si bien existen diferentes enfoques de resolución exacta para encontrar soluciones óptimas a tales problemas, su complejidad y tamaño, además de la necesidad de tomar decisiones instantáneas con respecto al enrutamiento, la programación o la ubicación de las instalaciones, hacen que dichas metodologías sean inaplicables en la práctica. Debido a su capacidad para encontrar soluciones pseudoóptimas casi en tiempo real, los algoritmos metaheurísticos reciben cada vez más atención por parte de investigadores y profesionales como alternativas eficientes y fiables para resolver numerosos problemas de optimización en la creación de la logística de ciudades inteligentes. A pesar de su éxito, las técnicas metaheurísticas tradicionales no representan completamente la complejidad de los sistemas más realistas. Al asumir insumos y restricciones de problemas deterministas, se ignora la incertidumbre y el dinamismo experimentados en los escenarios de transporte urbano. Los algoritmos simheurísticos persiguen superar estos inconvenientes integrando cualquier tipo de simulación en procesos metaheurísticos con el fin de considerar la incertidumbre inherente en la mayoría de las aplicaciones de la vida real. Esta tesis define e investiga el uso de algoritmos simheurísticos como método adecuado para resolver problemas de optimización que surgen en la logística de ciudades inteligentes. Se aplican algoritmos simheurísticos a una variedad de problemas complejos, incluyendo la recolección de residuos urbanos, problemas de diseño de la cadena de suministro integrada y modelos de transporte innovadores relacionados con la colaboración horizontal entre los socios de la cadena de suministro. Además de las discusiones metodológicas y la comparación de los algoritmos desarrollados con los de referencia de la bibliografía académica, se muestra la aplicabilidad y la eficiencia de los algoritmos simheurísticos en diferentes estudios de casos a gran escala.Smart city logistics are a crucial factor in the creation of efficient and sustainable urban transportation systems. Among other factors, they focus on incorporating real-time data and creating collaborative business models in urban freight transportation concepts, whilst also considering rising urban population numbers, increasingly complex customer demands, and highly competitive markets. This allows transportation planners to minimize the monetary and environmental costs of freight transportation in metropolitan areas. Many decision-making problems faced in this context can be formulated as combinatorial optimization problems. While different exact solving approaches exist to find optimal solutions to such problems, their complexity and size, in addition to the need for instantaneous decision-making regarding vehicle routing, scheduling, or facility location, make such methodologies inapplicable in practice. Due to their ability to find pseudo-optimal solutions in almost real time, metaheuristic algorithms have received increasing attention from researchers and practitioners as efficient and reliable alternatives in solving numerous optimization problems in the creation of smart city logistics. Despite their success, traditional metaheuristic techniques fail to fully represent the complexity of most realistic systems. By assuming deterministic problem inputs and constraints, the uncertainty and dynamism experienced in urban transportation scenarios are left unaccounted for. Simheuristic frameworks try to overcome these drawbacks by integrating any type of simulation into metaheuristic-driven processes to account for the inherent uncertainty in most real-life applications. This thesis defines and investigates the use of simheuristics as a method of first resort for solving optimization problems arising in smart city logistics concepts. Simheuristic algorithms are applied to a range of complex problem settings including urban waste collection, integrated supply chain design, and innovative transportation models related to horizontal collaboration among supply chain partners. In addition to methodological discussions and the comparison of developed algorithms to state-of-the-art benchmarks found in the academic literature, the applicability and efficiency of simheuristic frameworks in different large-scaled case studies are shown

A Survey on Environmentally Friendly Vehicle Routing Problem and a Proposal of Its Classification

The growth of environmental awareness and more robust enforcement of numerous regulations to reduce greenhouse gas (GHG) emissions have directed efforts towards addressing current environmental challenges. Considering the Vehicle Routing Problem (VRP), one of the effective strategies to control greenhouse gas emissions is to convert the fossil fuel-powered fleet into Environmentally Friendly Vehicles (EFVs). Given the multitude of constraints and assumptions defined for different types of VRPs, as well as assumptions and operational constraints specific to each type of EFV, many variants of environmentally friendly VRPs (EF-VRP) have been introduced. In this paper, studies conducted on the subject of EF-VRP are reviewed, considering all the road transport EFV types and problem variants, and classifying and discussing with a single holistic vision. The aim of this paper is twofold. First, it determines a classification of EF-VRP studies based on different types of EFVs, i.e., Alternative-Fuel Vehicles (AFVs), Electric Vehicles (EVs) and Hybrid Vehicles (HVs). Second, it presents a comprehensive survey by considering each variant of the classification, technical constraints and solution methods arising in the literature. The results of this paper show that studies on EF-VRP are relatively novel and there is still room for large improvements in several areas. So, to determine future insights, for each classification of EF-VRP studies, the paper provides the literature gaps and future research needs

Applications of simheuristics and horizontal cooperation concepts in rich vehicle routing problems

En una economia globalitzada, les companyies s’enfronten a nombrosos reptes associats a les complexes tasques de logística i distribució. Gràcies al desenvolupament de les tecnologies de la informació i la comunicació, els clients es troben en qualsevol part del món, però també els competidors. Per tant, les companyies necessiten ser més competitives, cosa que implica eficiència econòmica i sostenibilitat. Una estratègia que les firmes poden seguir per a ser més competitives és la cooperació horitzontal, que genera economies d’escala, increment en la utilització de recursos i reducció de costos. Molts d’aquests reptes en logística i transport, així com algunes estratègies de cooperació horitzontal, es poden abordar mitjançant diferents variants del conegut problema d’encaminament de vehicles (VRP). Malgrat que el VRP ha estat àmpliament estudiat, la majoria dels treballs publicats corresponen a versions massa simplificades de la realitat. Per a omplir aquest buit entre la teoria i les aplicacions de la vida real, fa poc que ha sorgit el concepte de problemes «enriquits» d’encaminament de vehicles (RVRP). Per tant, es necessiten nous mètodes de solució per a resoldre eficientment nous RVRP, així com per a quantificar els beneficis generats per la implementació d’estratègies de cooperació horitzontal en aplicacions reals, de manera que es puguin fer servir com a suport per a la presa de decisions. Per a abordar aquesta varietat de problemes es proposen diferents metaheurístiques basades en aleatorització esbiaixada. Aquests mètodes es combinen amb simulació (fet que es coneix com simheurístiques) per a resoldre situacions en les quals apareix la incertesa. Els mètodes proposats han estat avaluats utilitzant instàncies de prova tant teòriques com de la vida real.En una economía globalizada, las compañías se enfrentan a numerosos retos asociados a las complejas tareas de logística y distribución. Gracias al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación, los clientes se encuentran en cualquier lugar del mundo, pero también los competidores. Por lo tanto, las compañías necesitan ser más competitivas, lo que implica eficiencia económica y sostenibilidad. Una estrategia que las firmas pueden seguir para ser más competitivas es la cooperación horizontal, generando así economías de escala, incremento en la utilización de recursos y reducción de costes. Muchos de estos retos en logística y transporte, así como algunas estrategias de cooperación horizontal, pueden abordarse mediante diferentes variantes del conocido problema de enrutamiento de vehículos (VRP). Pese a que el VRP ha sido ampliamente estudiado, la mayoría de los trabajos publicados corresponden a versiones simplificadas de la realidad. Para llenar este vacío entre la teoría y las aplicaciones de la vida real, recientemente ha surgido el concepto de problemas «enriquecidos» de enrutamiento de vehículos (RVRP). Por lo tanto, se necesitan nuevos métodos de solución para resolver de forma eficiente nuevos RVRP, así como para cuantificar los beneficios generados por la implementación de estrategias de cooperación horizontal en aplicaciones reales, de modo que puedan usarse como apoyo para la toma de decisiones. Para abordar tal variedad de problemas se proponen diferentes metaheurísticas basadas en aleatorización sesgada. Estos métodos se combinan con simulación (lo que se conoce como simheurísticas) para resolver situaciones en las que aparece la incertidumbre. Los métodos propuestos han sido evaluados utilizando instancias de prueba tanto teóricas como de la vida real.In a globalized economy, companies have to face different challenges related to the complexity of logistics and distribution strategies. Due to the development of information and communication technologies (ICT), customers and competitors may be located anywhere in the world. Thus, companies need to be more competitive, which entails efficiency from both an economic and a sustainability point of view. One strategy that companies can follow to become more competitive is to cooperate with other firms, a strategy known as horizontal cooperation (HC), allowing the use of economies of scale, increased resource utilization levels, and reduced costs. Many of these logistics and transport challenges, as well as certain HC strategies, may be addressed using variants of the vehicle routing problem (VRP). Even though VRP has been widely studied, the majority of research published corresponds to oversimplified versions of the reality. To fill the existing gap between the academic literature and real-life applications, the concept of rich VRPs (RVRPs) has emerged in the past few years in order to provide a closer representation of real-life situations. Accordingly, new approaches are required to solve new RVRPs efficiently and to quantify the benefits generated through the use of HC strategies in real applications. Thus, they can be used to support decision-making processes regarding different degrees of implementation of HC. Several metaheuristic methods based on biased randomization techniques are proposed. Additionally, these methods are hybridized with simulation (ie simheuristics) to tackle the presence of uncertainty. The proposed approaches are tested using a large set of theoretical and real-life benchmarks

Operations Research for Planning and Managing City Logistics Systems

The chapter presents the Operations Research models and methods to plan and manage City Logistics systems, in particular their supply components. It presents the main planning issues and challenges, and reviews the proposed methodologies. The chapter concludes with a discussion on perspectives for City Logistics and decision-support methodological developments

Optimizing transportation systems and logistics network configurations : From biased-randomized algorithms to fuzzy simheuristics

242 páginasTransportation and logistics (T&L) are currently highly relevant functions in any competitive industry. Locating facilities or distributing goods to hundreds or thousands of customers are activities with a high degree of complexity, regardless of whether facilities and customers are placed all over the globe or in the same city. A countless number of alternative strategic, tactical, and operational decisions can be made in T&L systems; hence, reaching an optimal solution –e.g., a solution with the minimum cost or the maximum profit– is a really difficult challenge, even by the most powerful existing computers. Approximate methods, such as heuristics, metaheuristics, and simheuristics, are then proposed to solve T&L problems. They do not guarantee optimal results, but they yield good solutions in short computational times. These characteristics become even more important when considering uncertainty conditions, since they increase T&L problems’ complexity. Modeling uncertainty implies to introduce complex mathematical formulas and procedures, however, the model realism increases and, therefore, also its reliability to represent real world situations. Stochastic approaches, which require the use of probability distributions, are one of the most employed approaches to model uncertain parameters. Alternatively, if the real world does not provide enough information to reliably estimate a probability distribution, then fuzzy logic approaches become an alternative to model uncertainty. Hence, the main objective of this thesis is to design hybrid algorithms that combine fuzzy and stochastic simulation with approximate and exact methods to solve T&L problems considering operational, tactical, and strategic decision levels. This thesis is organized following a layered structure, in which each introduced layer enriches the previous one.El transporte y la logística (T&L) son actualmente funciones de gran relevancia en cual quier industria competitiva. La localización de instalaciones o la distribución de mercancías a cientos o miles de clientes son actividades con un alto grado de complejidad, indepen dientemente de si las instalaciones y los clientes se encuentran en todo el mundo o en la misma ciudad. En los sistemas de T&L se pueden tomar un sinnúmero de decisiones al ternativas estratégicas, tácticas y operativas; por lo tanto, llegar a una solución óptima –por ejemplo, una solución con el mínimo costo o la máxima utilidad– es un desafío realmente di fícil, incluso para las computadoras más potentes que existen hoy en día. Así pues, métodos aproximados, tales como heurísticas, metaheurísticas y simheurísticas, son propuestos para resolver problemas de T&L. Estos métodos no garantizan resultados óptimos, pero ofrecen buenas soluciones en tiempos computacionales cortos. Estas características se vuelven aún más importantes cuando se consideran condiciones de incertidumbre, ya que estas aumen tan la complejidad de los problemas de T&L. Modelar la incertidumbre implica introducir fórmulas y procedimientos matemáticos complejos, sin embargo, el realismo del modelo aumenta y, por lo tanto, también su confiabilidad para representar situaciones del mundo real. Los enfoques estocásticos, que requieren el uso de distribuciones de probabilidad, son uno de los enfoques más empleados para modelar parámetros inciertos. Alternativamente, si el mundo real no proporciona suficiente información para estimar de manera confiable una distribución de probabilidad, los enfoques que hacen uso de lógica difusa se convier ten en una alternativa para modelar la incertidumbre. Así pues, el objetivo principal de esta tesis es diseñar algoritmos híbridos que combinen simulación difusa y estocástica con métodos aproximados y exactos para resolver problemas de T&L considerando niveles de decisión operativos, tácticos y estratégicos. Esta tesis se organiza siguiendo una estructura por capas, en la que cada capa introducida enriquece a la anterior. Por lo tanto, en primer lugar se exponen heurísticas y metaheurísticas sesgadas-aleatorizadas para resolver proble mas de T&L que solo incluyen parámetros determinísticos. Posteriormente, la simulación Monte Carlo se agrega a estos enfoques para modelar parámetros estocásticos. Por último, se emplean simheurísticas difusas para abordar simultáneamente la incertidumbre difusa y estocástica. Una serie de experimentos numéricos es diseñada para probar los algoritmos propuestos, utilizando instancias de referencia, instancias nuevas e instancias del mundo real. Los resultados obtenidos demuestran la eficiencia de los algoritmos diseñados, tanto en costo como en tiempo, así como su confiabilidad para resolver problemas realistas que incluyen incertidumbre y múltiples restricciones y condiciones que enriquecen todos los problemas abordados.Doctorado en Logística y Gestión de Cadenas de SuministrosDoctor en Logística y Gestión de Cadenas de Suministro

Operational Research IO2017, Valença, Portugal, June 28-30

This proceedings book presents selected contributions from the XVIII Congress of APDIO (the Portuguese Association of Operational Research) held in Valença on June 28–30, 2017. Prepared by leading Portuguese and international researchers in the field of operations research, it covers a wide range of complex real-world applications of operations research methods using recent theoretical techniques, in order to narrow the gap between academic research and practical applications. Of particular interest are the applications of, nonlinear and mixed-integer programming, data envelopment analysis, clustering techniques, hybrid heuristics, supply chain management, and lot sizing and job scheduling problems. In most chapters, the problems, methods and methodologies described are complemented by supporting figures, tables and algorithms. The XVIII Congress of APDIO marked the 18th installment of the regular biannual meetings of APDIO – the Portuguese Association of Operational Research. The meetings bring together researchers, scholars and practitioners, as well as MSc and PhD students, working in the field of operations research to present and discuss their latest works. The main theme of the latest meeting was Operational Research Pro Bono. Given the breadth of topics covered, the book offers a valuable resource for all researchers, students and practitioners interested in the latest trends in this field.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Hybrid metaheuristics for solving multi-depot pickup and delivery problems

In today's logistics businesses, increasing petrol prices, fierce competition, dynamic business environments and volume volatility put pressure on logistics service providers (LSPs) or third party logistics providers (3PLs) to be efficient, differentiated, adaptive, and horizontally collaborative in order to survive and remain competitive. In this climate, efficient computerised-decision support tools play an essential role. Especially, for freight transportation, e efficiently solving a Pickup and Delivery Problem (PDP) and its variants by an optimisation engine is the core capability required in making operational planning and decisions. For PDPs, it is required to determine minimum-cost routes to serve a number of requests, each associated with paired pickup and delivery points. A robust solution method for solving PDPs is crucial to the success of implementing decision support tools, which are integrated with Geographic Information System (GIS) and Fleet Telematics so that the flexibility, agility, visibility and transparency are fulfilled. If these tools are effectively implemented, competitive advantage can be gained in the area of cost leadership and service differentiation. In this research, variants of PDPs, which multiple depots or providers are considered, are investigated. These are so called Multi-depot Pickup and Delivery Problems (MDPDPs). To increase geographical coverage, continue growth and encourage horizontal collaboration, efficiently solving the MDPDPs is vital to operational planning and its total costs. This research deals with designing optimisation algorithms for solving a variety of real-world applications. Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulations of the MDPDPs are presented. Due to being NP-hard, the computational time for solving by exact methods becomes prohibitive. Several metaheuristics and hybrid metaheuristics are investigated in this thesis. The extensive computational experiments are carried out to demonstrate their speed, preciseness and robustness.Open Acces

Fuelling the zero-emissions road freight of the future: routing of mobile fuellers

The future of zero-emissions road freight is closely tied to the sufficient availability of new and clean fuel options such as electricity and Hydrogen. In goods distribution using Electric Commercial Vehicles (ECVs) and Hydrogen Fuel Cell Vehicles (HFCVs) a major challenge in the transition period would pertain to their limited autonomy and scarce and unevenly distributed refuelling stations. One viable solution to facilitate and speed up the adoption of ECVs/HFCVs by logistics, however, is to get the fuel to the point where it is needed (instead of diverting the route of delivery vehicles to refuelling stations) using "Mobile Fuellers (MFs)". These are mobile battery swapping/recharging vans or mobile Hydrogen fuellers that can travel to a running ECV/HFCV to provide the fuel they require to complete their delivery routes at a rendezvous time and space. In this presentation, new vehicle routing models will be presented for a third party company that provides MF services. In the proposed problem variant, the MF provider company receives routing plans of multiple customer companies and has to design routes for a fleet of capacitated MFs that have to synchronise their routes with the running vehicles to deliver the required amount of fuel on-the-fly. This presentation will discuss and compare several mathematical models based on different business models and collaborative logistics scenarios

Sustainable Agriculture and Advances of Remote Sensing (Volume 1)

Agriculture, as the main source of alimentation and the most important economic activity globally, is being affected by the impacts of climate change. To maintain and increase our global food system production, to reduce biodiversity loss and preserve our natural ecosystem, new practices and technologies are required. This book focuses on the latest advances in remote sensing technology and agricultural engineering leading to the sustainable agriculture practices. Earth observation data, in situ and proxy-remote sensing data are the main source of information for monitoring and analyzing agriculture activities. Particular attention is given to earth observation satellites and the Internet of Things for data collection, to multispectral and hyperspectral data analysis using machine learning and deep learning, to WebGIS and the Internet of Things for sharing and publishing the results, among others