11 research outputs found
A simheuristic algorithm for solving an integrated resource allocation and scheduling problem
Modern companies have to face challenging configuration issues in their manufacturing chains. One of these challenges is related to the integrated allocation and scheduling of resources such as machines, workers, energy, etc. These integrated optimization problems are difficult to solve, but they can be even more challenging when real-life uncertainty is considered. In this paper, we study an integrated allocation and scheduling optimization problem with stochastic processing times. A simheuristic algorithm is proposed in order to effectively solve this integrated and stochastic problem. Our approach relies on the hybridization of simulation with a metaheuristic to deal with the stochastic version of the allocation-scheduling problem. A series of numerical experiments contribute to illustrate the efficiency of our methodology as well as their potential applications in real-life enterprise settings
A simheuristic for routing electric vehicles with limited driving ranges and stochastic travel times
Green transportation is becoming relevant in the context of smart cities, where the use of electric vehicles represents a promising strategy to support sustainability policies. However the use of electric vehicles shows some drawbacks as well, such as their limited driving-range capacity. This paper analyses a realistic vehicle routing problem in which both driving-range constraints and stochastic travel times are considered. Thus, the main goal is to minimize the expected time-based cost required to complete the freight distribution plan. In order to design reliable Routing plans, a simheuristic algorithm is proposed. It combines Monte Carlo simulation with a multi-start metaheuristic, which also employs biased-randomization techniques. By including simulation, simheuristics extend the capabilities of metaheuristics to deal with stochastic problems. A series of computational experiments are performed to test our solving approach as well as to analyse the effect of uncertainty on the routing plans.Peer Reviewe
A bi-objective mathematical model for two-dimensional loading time-dependent vehicle routing problem
A bi-objective mathematical model for two-dimensional loading time-dependent vehicle routing problem
Logic learning and optimized drawing: two hard combinatorial problems
Nowadays, information extraction from large datasets is a recurring operation in countless fields of applications. The purpose leading this thesis is to ideally follow the data flow along its journey, describing some hard combinatorial problems that arise from two key processes, one consecutive to the other: information extraction and representation. The approaches here considered will focus mainly on metaheuristic algorithms, to address the need for fast and effective optimization methods. The problems studied include data extraction instances, as Supervised Learning in Logic Domains and the Max Cut-Clique Problem, as well as two different Graph Drawing Problems. Moreover, stemming from these main topics, other additional themes will be discussed, namely two different approaches to handle Information Variability in Combinatorial Optimization Problems (COPs), and Topology Optimization of lightweight concrete structures
Modelo matemático e algoritmo meta-heurístico para o problema de roteamento de veículos com frota heterogênea fixa e restrições de carregamento bidimensional
Orientadora : Luzia Vidal de SouzaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 05/08/2016Inclui referências : f. 97-102Resumo: Os problemas integrados de roteamento e carregamento de veículos tratam simultaneamente de dois importantes problemas de otimização combinatória: o Problema de Roteamento de Veículos e o Problema do Bin Packing. Neste trabalho estudou-se o Problema de Roteamento de Veículos com Frota Heterogênea Fixa e Restrições de Carregamento Bidimensional (2L-HFFVRP - Two Dimensional Loading Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problem), cujo objetivo consiste em encontrar o conjunto de roteiros de mínimo custo a ser realizado por uma frota limitada de veículos de diferentes capacidades e custos, determinando ainda o arranjo geométrico da carga nos veículos, considerando os itens de demanda dos clientes e as superficies de carregamento dos veículos elementos retangulares. Além das restrições clássicas do problema de roteamento de veículos e das restrições geométricas do carregamento, considerou-se a restrição do carregamento sequencial, que garante que seja possível descarregar os itens de um cliente sem a necessidade de movimentação dos itens dos clientes que serão atendidos posteriormente no roteiro. Foi desenvolvida uma formulação matemática para o 2L-HFVRP, validada por experimentos computacionais que mostraram que a formulação proposta e capaz de representar matematicamente o problema, no entanto e possível obter soluções ótimas em tempo computacional aceitável apenas para problemas consideravelmente pequenos. Também foi proposto um algoritmo meta-heurístico baseado em Simulated Annealing e Busca Local para resolução do 2L-HFFVRP, que utiliza um conjunto de métodos heurísticos para determinar o carregamento dos veículos. O desempenho deste algoritmo foi testado sobre instancias geradas a partir das instancias da literatura, e observou-se que, embora as soluções obtidas não sejam ótimas, o algoritmo consegue encontrar boas soluções em um tempo computacional aceitável. Palavras-chaves: Roteamento de veículos. Carregamento bidimensional. Frota heterogênea fixa. Simulated Annealing.Abstract: Integrated vehicle routing and loading problems treat two important combinatorial optimization problems: the Vehicle Routing Problem and the Bin Packing Problem. In this work the Two-Dimensional Loading Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problem is studied. This problem aims at finding a set of routes of minimum cost to be performed by a limited fleet of vehicles of different capacities and costs, also determining the loading of items into vehicles, once customers demands bidimensional items. Besides the classical constraints of vehicle routing problem and geometric loading restrictions, the sequential loading constraint, that ensures that items of a customer should be unloaded without handling items of other customers, is also considered. A mathematical model for 2L-HFFVRP was developed, and validated by computational experiments, that show the proposed model can represent mathematically the problem, although it is possible to find optimal solutions in acceptable computational time just for small problems. A metaheuristic algorithm based on Simulated Annealing and local search is proposed for solving 2L-HFFVRP, and uses a pack of heuristics to generate vehicles loading. The performance of this algorithm was tested on instances generated from the instances of literature, and it was observed that although the solutions obtained are not optimal, the algorithm can find good solutions in an acceptable computational time. Key-words: Vehicle Routing. Two-dimensional loading. Heterogeneous fixed fleet. Simulated Annealing
A metaheuristic and simheuristic approach for the p-Hub median problem from a telecommunication perspective
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.Avanços recentes no setor das telecomunicações oferecem grandes oportunidades para cidadãos
e organizações em um mundo globalmente conectado, ao mesmo tempo em que surge um vasto
número de desafios complexos que os engenheiros devem enfrentar. Alguns desses desafios podem
ser modelados como problemas de otimização. Alguns exemplos incluem o problema de alocação
de recursos em redes de comunicações, desenho de topologias de rede que satisfaça determinadas
propriedades associadas a requisitos de qualidade de serviço, sobreposição de redes multicast e
outros recursos importantes para comunicação de origem a destino.
O primeiro objetivo desta tese é fornecer uma revisão sobre como as metaheurísticas têm sido
usadas até agora para lidar com os problemas de otimização associados aos sistemas de telecomunicações, detectando as principais tendências e desafios. Particularmente, a análise enfoca os
problemas de desenho, roteamento e alocação de recursos. Além disso, devido á natureza desses
desafios, o presente trabalho discute como a hibridização de metaheurísticas com metodologias
como simulação pode ser empregada para ampliar as capacidades das metaheurísticas na resolução
de problemas de otimização estocásticos na indústria de telecomunicações.
Logo, é analisado um problema de otimização com aplicações práticas para redes de telecomunica
ções: o problema das p medianas não capacitado em que um número fixo de hubs tem
capacidade ilimitada, cada nó não-hub é alocado para um único hub e o número de hubs é conhecido
de antemão, sendo analisado em cenários determinísticos e estocásticos. Dada a sua variedade
e importância prática, o problema das p medianas vem sendo aplicado e estudado em vários contextos.
Seguidamente, propõem-se dois algoritmos imune-inspirados e uma metaheurística de dois estágios, que se baseia na combinação de técnicas tendenciosas e aleatórias com uma estrutura de
busca local iterada, além de sua integração com a técnica de simulação de Monte Carlo para resolver
o problema das p medianas. Para demonstrar a eficiência dos algoritmos, uma série de testes
computacionais é realizada, utilizando instâncias de grande porte da literatura. Estes resultados
contribuem para uma compreensão mais profunda da eficácia das metaheurísticas empregadas
para resolver o problema das p medianas em redes pequenas e grandes. Por último, uma aplicaçã
o ilustrativa do problema das p medianas é apresentada, bem como alguns insights sobre novas
possibilidades para ele, estendendo a metodologia proposta para ambientes da vida real.Recent advances in the telecommunication industry o er great opportunities to citizens and
organizations in a globally-connected world, but they also arise a vast number of complex challenges
that decision makers must face. Some of these challenges can be modeled as optimization
problems. Examples include the framework of network utility maximization for resource allocation
in communication networks, nding a network topology that satis es certain properties associated
with quality of service requirements, overlay multicast networks, and other important features for
source to destination communication.
First, this thesis provides a review on how metaheuristics have been used so far to deal with
optimization problems associated with telecommunication systems, detecting the main trends and
challenges. Particularly the analysis focuses on the network design, routing, and allocation problems.
In addition, due to the nature of these challenges, this work discusses how the hybridization
of metaheuristics with methodologies such as simulation can be employed to extend the capabilities
of metaheuristics when solving stochastic optimization problems.
Then, a popular optimization problem with practical applications to the design of telecommunication
networks: the Uncapacitated Single Allocation p-Hub Median Problem (USApHMP) where
a xed number of hubs have unlimited capacity, each non-hub node is allocated to a single hub
and the number of hubs is known in advance is analyzed in deterministic and stochastic scenarios.
p-hub median problems are concerned with optimality of telecommunication and transshipment
networks, and seek to minimize the cost of transportation or establishing.
Next, two immune inspired metaheuristics are proposed to solve the USApHMP, besides that,
a two-stage metaheuristic which relies on the combination of biased-randomized techniques with
an iterated local search framework and its integration with simulation Monte Carlo technique for
solving the same problem is proposed. In order to show their e ciency, a series of computational
tests are carried out using small and large size instances from the literature. These results contribute
to a deeper understanding of the e ectiveness of the employed metaheuristics for solving
the USApHMP in small and large networks. Finally, an illustrative application of the USApHMP
is presented as well as some insights about some new possibilities for it, extending the proposed
methodology to real-life environments.Els últims avenços en la industria de les telecomunicacions ofereixen grans oportunitats per
ciutadans i organitzacions en un món globalment connectat, però a la vegada, presenten reptes als
que s'enfronten tècnics i enginyers que prenen decisions. Alguns d'aquests reptes es poden modelitzar
com problemes d'optimització. Exemples inclouen l'assignació de recursos a les xarxes de
comunicació, trobant una topologia de xarxa que satisfà certes propietats associades a requisits de
qualitat de servei, xarxes multicast superposades i altres funcions importants per a la comunicació
origen a destinació.
El primer objectiu d'aquest treball és proporcionar un revisió de la literatura sobre com s'han
utilitzat aquestes tècniques, tradicionalment, per tractar els problemes d'optimització associats a
sistemes de telecomunicació, detectant les principals tendències i desa aments. Particularment,
l'estudi es centra en els problemes de disseny de xarxes, enrutament i problemes d'assignació de
recursos. Degut a la naturalesa d'aquests problemes, aquest treball també analitza com es poden
combinar les tècniques metaheurístiques amb metodologies de simulació per ampliar les capacitats
de resoldre problemes d'optimització estocàstics.
A més, es tracta un popular problema d'optimització amb aplicacions pràctiques per xarxes de
telecomunicació, el problema de la p mediana no capacitat, analitzant-lo des d'escenaris deterministes
i estocàstics. Aquest problema consisteix en determinar el nombre d'instal lacions (medianes)
en una xarxa, minimitzant la suma de tots els costs o distàncies des d'un punt de demanda a la
instal lació més propera. En general, el problema de la p mediana està lligat amb l'optimització de
xarxes de telecomunicacions i de transport, i busquen minimitzar el cost de transport o establiment
de la xarxa.
Es proposa dos algoritmes immunològics i un algoritme metaheurístic de dues etapes basat en
la combinació de tècniques aleatòries amb simulacions Monte Carlo. L'e ciència de les algoritmes
es posa a prova mitjançant alguns dels test computacionals més utilitzats a la literatura, obtenint
uns resultats molt satisfactoris, ja que es capaç de resoldre casos petits i grans en qüestió de segons i amb un baix cost computacional. Finalment, es presenta una aplicació il lustrativa del problema
de la p mediana, així com algunes noves idees sobre aquest, que estenen la metodologia proposta
a problemes de la vida real