Resolución simultánea de los problemas de asignación, ruteo y scheduling del transporte de troncos

En el presente trabajo se propone un modelo de Programación Lineal Entera para el Problema de Transporte de Troncos en la industria forestal. El objetivo es generar y sincronizar las rutas de los camiones involucrados a un costo mínimo, mientras se garantiza el suministro de materia prima a las plantas implicadas. Por lo general, teniendo en cuenta las características del problema, las decisiones relacionadas con el transporte de troncos (asignación, ruteo y scheduling) usualmente se desacoplan recurriendo a diferentes estrategias de descomposición. Estos enfoques conducen a soluciones subóptimas. A diferencia de estos modelos previos, en este trabajo estas decisiones se formulan y resuelven simultáneamente. Se analiza la performance del enfoque propuesto a través de la resolución de un caso de estudio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Transportation Optimization in Tactical and Operational Wood Procurement Planning

RÉSUMÉ : L'économie canadienne est dépendante du secteur forestier. Cependant, depuis quelques années, ce secteur fait face à de nouveaux défis, tels que la récession mondiale, un dollar canadien plus fort et une baisse significative de la demande de papier journal. Dans ce nouveau contexte, une planification plus efficace de la chaîne d'approvisionnement est devenue un élément essentiel pour assurer le succès et la pérennité du secteur. Les coûts de transport représentent une dépense importante pour les entreprises forestières. Ceci est dû aux grands volumes de produits qui doivent être transportés sur de grandes distances, en particulier dans le contexte géographique d'un grand pays comme le Canada. Même si les problèmes de tournée de véhicules sont bien couverts dans la littérature, le secteur forestier a beaucoup de caractéristiques uniques qui nécessitent de nouvelles formulations des problèmes et des algorithmes de résolution. À titre d’exemple, les volumes à transporter sont importants comparés à d’autres secteurs et il existe aussi des contraintes de synchronisation à prendre en compte pour planifier l'équipement qui effectue le chargement et le déchargement des véhicules. Cette thèse traite des problèmes de planification de la chaîne logistique d'approvisionnement en bois: récolter diverses variétés de bois en forêt et les transporter par camion aux usines et aux zones de stockage intermédiaire en respectant la demande pour les différents produits forestiers. Elle propose trois nouvelles formulations de ces problèmes. Ces problèmes sont différents les uns des autres dans des aspects tel que l'horizon de planification et des contraintes industrielles variées. Une autre contribution de cette thèse sont les méthodologies développées pour résoudre ces problèmes dans le but d’obtenir des calendriers d’approvisionnement applicables par l’industrie et qui minimisent les coûts de transport. Cette minimisation est le résultat d’allocations plus intelligentes des points d'approvisionnement aux points de demande, d’une tournée de véhicules qui minimise la distance parcourue à vide et de décisions d'ordonnancement de véhicules qui minimisent les files d’attentes des camions pour le chargement et le déchargement. Dans le chapitre 3 on considère un modèle de planification tactique de la récolte. Dans ce problème, on détermine la séquence de récolte pour un ensemble de sites forestiers, et on attribue des équipes de récolte à ces sites. La formulation en programme linéaire en nombres entiers (PLNE) de ce problème gère les décisions d'inventaire et alloue les flux de bois à des entrepreneurs de transport routier sur un horizon de planification annuel. La nouveauté de notre approche est d'intégrer les décisions de tournée des véhicules dans la PLNE. Cette méthode profite de la flexibilité du plan de récolte pour satisfaire les horaires des conducteurs dans le but de conserver une flotte constante de conducteurs permanents et également pour minimiser les coûts de transport. Une heuristique de génération de colonnes est créée pour résoudre ce problème avec un sous-problème qui consiste en un problème du plus court chemin avec capacités (PCCC) avec une solution qui représente une tournée de véhicule. Dans le chapitre 4, on suppose que le plan de récolte est fixé et on doit déterminer les allocations et les inventaires du modèle tactique précédent, avec aussi des décisions de tournée et d'ordonnancement de véhicules. On synchronise les véhicules avec les chargeuses dans les forêts et dans les usines. Les contraintes de synchronisation rendent le problème plus difficile. L’objectif est de déterminer la taille de la flotte de véhicules dans un modèle tactique et de satisfaire la demande des usines avec un coût minimum. Le PLNE est résolu par une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire quotidien d'un véhicule. Dans le chapitre 5, on considère un PLNE du problème similaire à celui étudié dans le chapitre 4, mais dans un contexte plus opérationnel: un horizon de planification d'un mois. Contrairement aux horaires quotidiens de véhicules du problème précédent, on doit planifier les conducteurs par semaine pour gérer les situations dans lesquelles le déchargement d’un camion s’effectue le lendemain de la journée où le chargement a eu lieu. Cette situation se présente quand les conducteurs travaillent la nuit ou quand ils travaillent après les heures de fermeture de l'usine et doivent décharger leur camion au début de la journée suivante. Ceci permet aussi une gestion plus directe des exigences des horaires hebdomadaires. Les contraintes de synchronisation entre les véhicules et les chargeuses qui sont présentes dans le PLNE permettent de créer un horaire pour chaque opérateur de chargeuse. Les coûts de transport sont alors minimisés. On résout le problème à l’aide d’une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire hebdomadaire d’un véhicule.----------ABSTRACT : The Canadian economy is heavily dependent on the forestry industry; however in recent years, this industry has been adapting to new challenges including a worldwide economic downturn, a strengthening Canadian dollar relative to key competing nations, and a significant decline in newsprint demand. Therefore efficiency in supply chain planning is key for the industry to succeed in the future. Transportation costs in particular represent a significant expense to forestry companies. This is due to large volumes of product that must be transported over very large distances, especially in the geographic context of a country the size of Canada. While the field of vehicle routing problems has been heavily studied and applied to many industries for decades, the forestry industry has many unique attributes that necessitate new problem formulations and solution methodologies. These include, but are not limited to, very large (significantly higher than vehicle capacity) volumes to be transported and synchronization constraints to schedule the equipment that load and unload the vehicles. This thesis is set in the wood procurement supply chain of harvesting various assortments of wood in the forest, transporting by truck to mills and intermediate storage locations, while meeting mill demands of the multiple harvested products, and contributes three new problem formulations. These problems differ with respect to planning horizon and varied industrial constraints. Another contribution is the methodologies developed to resolve these problems to yield industrially applicable schedules that minimize vehicle costs: from smarter allocations of supply points to demand points, vehicle routing decisions that optimize the occurrence of backhaul savings, and vehicle scheduling decisions that minimize queues of trucks waiting for loading and unloading equipment. In Chapter 3, we consider a tactical harvest planning model. In this problem we determine the sequence of the harvest of various forest sites, and assign harvest teams to these sites. The MILP formulation of this problem makes inventory decisions and allocates wood flow to trucking contractors over the annual planning horizon, subject to demand constraints and trucking capacities. The novel aspect of our approach is to incorporate vehicle routing decisions into our MILP formulation. This takes advantage of the relatively higher flexibility of the harvest plan to ensure driver shifts of desired characteristics, which is important to retain a permanent driver fleet, and also prioritize the creation of backhaul opportunities in the schedule. A branch-and-price heuristic is developed to resolve this problem, with the subproblem being a vehicle routing problem that represents a geographical shift for a vehicle. In Chapter 4, we assume the harvest plan to be an input, and integrate the allocation and inventory variables of the previous tactical model with vehicle routing and scheduling decisions, synchronizing the vehicles with loaders in the forests and at the mills. The synchronization constraints make a considerably more difficult problem. We use this as a tactical planning model, with no specific driver constraints but a goal of determining vehicle fleet size to maximize their utilization. The objective is to meet mill demands over the planning horizon while minimizing transportation and inventory costs, subject to capacity, wood freshness, fleet balancing, and other industrial constraints. The MILP formulation of the problem is resolved via a column generation algorithm, with the subproblem being a daily vehicle routing and scheduling problem. In Chapter 5, we consider a similar problem formulation to that studied in Chapter 4, but set in a more operational context over a planning horizon of approximately one month. Unlike the daily vehicle schedules of the previous problem, we must schedule drivers by week to manage situations of picking up a load on one day and delivering on another day, which is necessary when drivers work overnight shifts or when they work later than mill closing hours and must unload their truck on the next day's shift. This also allows for more direct management of weekly schedule requirements. Loader synchronization constraints are present in the model which derives a schedule for each loader operator. Given mill demands, transportation costs are then minimized. We resolve the problem via a branch-and-price heuristic, with a subproblem of a weekly vehicle routing and scheduling problem. We also measure the benefits of applying interior point stabilization to the resource synchronization constraints in order to improve the column generation, a new application of the technique

The electric vehicle routing problem with capacitated charging stations

Much of the existing research on electric vehicle routing problems (E-VRPs) assumes that the charging stations (CSs) can simultaneously charge an unlimited number of electric vehicles, but this is not the case. In this research, we investigate how to model and solve E-VRPs taking into account these capacity restrictions. In particular, we study an E-VRP with non-linear charging functions, multiple charging technologies, en route charging, and variable charging quantities, while explicitly accounting for the capacity of CSs expressed in the number of chargers. We refer to this problem as the E-VRP with non-linear charging functions and capacitated stations (E-VRP-NL-C). This problem advances the E-VRP literature by considering the scheduling of charging operations at each CS. We first introduce two mixed integer linear programming formulations showing how CS capacity constraints can be incorporated into E-VRP models. We then introduce an algorithmic framework to the E-VRP-NL-C, that iterates between two main components: a route generator and a solution assembler. The route generator uses an iterated local search algorithm to build a pool of high-quality routes. The solution assembler applies a branch-and-cut algorithm to select a subset of routes from the pool. We report on computational experiments comparing four different assembly strategies on a large and diverse set of instances. Our results show that our algorithm deals with the CS capacity constraints effectively. Furthermore, considering the well-known uncapacitated version of the E-VRP-NL-C, our solution method identifies new best-known solutions for 80 out of 120 instances

Intégration de l’incertitude sur les tournées de véhicules et sur l’horaire de chargement dans le milieu forestier

RÉSUMÉ : Ce mémoire de maîtrise traite d’une partie spécifique de la chaîne de valeur du secteur forestier canadien, soit le transport des billots de bois entre les sites forestiers et les usines de transformation. Cette étude traite, plus spécifiquement, de l’obtention des horaires de tournées de véhicules, selon plusieurs méthodologies combinant la génération de colonnes, l’utilisation de programmes linéaires en nombres entiers (PLNE) ainsi que d’un simulateur. Le générateur de colonnes sert à l’obtention d’un ensemble initial de tournées, tandis que les programmes linéaires en nombres entiers servent à obtenir un horaire final avec des valeurs entières, selon les différentes variables du problème. Le simulateur a comme fonctionnalité la création d’imprévus dans la planification des camions de livraison, selon certains scénarios. La nature de ces imprévus est définie par deux catégories: la première correspond à des imprévus causés par des conditions routières difficiles, lors de perturbations météorologiques. Ces situations de mauvais temps engendrent des désynchronisations sur la planification des tournées de véhicules au niveau des chemins empruntés par les camions forestiers. La deuxième catégorie d’imprévus produite par le simulateur met l’emphase sur la création d’achalandage aux usines de transformation ainsi qu’aux sites forestiers, causés par des camions d’autres compagnies externes œuvrant dans le secteur du bois. L’objectif de cette recherche est d’analyser l’impact de la création d’imprévus sur les horaires de tournées de véhicules, soit la désynchronisation de la planification du transport routier via les outils énumérés ci-haut. Trois méthodologies ont été utilisées dans cette analyse afin de tester la performance des planifications face aux événements imprévus. La première consiste à générer l’horaire final des tournées des camions entre les sites forestiers et les usines de transformation, par l’entremise du générateur de colonnes et d’un PLNE, qui sont conjointement programmés dans un même modèle en C++. Ensuite, le simulateur ajoute des délais aléatoirement, selon les deux types d’imprévus cités ci-haut, modifiant ainsi, dépendamment de la valeur des paramètres stochastiques, l’horaire final de tournées de véhicules. La seconde méthodologie consiste à utiliser le générateur de colonnes afin d’obtenir un horaire initial, suivi immédiatement de l’ajout d’imprévus par le simulateur, et ce avant l’utilisation du même PLNE programmé en C++. Ce dernier sera ensuite utilisé afin d’obtenir un horaire basé sur la moyenne des temps de passage des camions aux localisations et contenant des valeurs en nombres entiers. Puis, la troisième méthodologie consiste toujours à utiliser, dans le même ordre, le générateur de colonnes ainsi que le simulateur. Par contre, un PLNE programmé dans le logiciel AIMMS servira de solveur, afin de déterminer l’horaire final des tournées de véhicules. De plus, plusieurs réalisations ont été exécutées par le simulateur, créant ainsi des probabilités de passage des camions, selon l’ajout aléatoire de conditions routières difficiles. Le PLNE programmé dans AIMMS utilise ces probabilités de passage afin de déterminer un horaire de tournées de véhicules final avec des valeurs entières. Les imprévus créés par le simulateur ont comme objectif de reproduire certains scénarios conçus pour représenter, le plus fidèlement possible, la réalité observée sur le terrain. Afin de recréer des scénarios réalistes à propos du milieu forestier canadien, les valeurs des paramètres du simulateur ont été modifiées en conséquence. Les paramètres du simulateur en question ont été calibrés selon des hypothèses basées sur des sources d’informations provenant de la compagnie FPInnovations ainsi que du Ministère des Ressources Naturelles du Québec. L’objectif de cette recherche est d’analyser les conséquences de la génération d’imprévus dans l’horaire de tournées de véhicules, soit le nombre de retards total ainsi que le temps total de délais sur l’ensemble de la flotte de camions. Le but est de comparer les trois méthodologies par l’entremise des délais générés sur les horaires finaux des camions, impactant ainsi la livraison des billots de bois. Suite à l’obtention des résultats des trois méthodologies, la génération d’imprévus en lien avec des activités externes n’a eu aucun impact significatif sur la planification des tournées de véhicules ainsi que sur la synchronisation de la machinerie, excepté pour la troisième méthodologie, où de l’achalandage aux usines de transformation est à priori présent dans les horaires finaux de tournées de véhicules. Par contre, la création de conditions routières difficiles a engendré des délais de l’ordre de plusieurs heures par période de simulation et par camion. Sommairement, au niveau des trois méthodologies étudiées dans ce projet de recherche, la deuxième approche, qui consiste à ajouter des délais dans la planification avant la génération des horaires finaux avec le PLNE en C++, a démontré qu’elle réagit mieux face aux imprévus. La première approche démontre des résultats où les délais engendrés par les conditions météorologiques difficiles sont plus considérables. La troisième approche démontre des résultats similaires à la seconde approche, mais après la génération d’imprévus, la moyenne de délais périodiques par camion est légèrement plus élevée que ceux de la seconde approche.----------ABSTRACT : The context of this study is concerning one part of the forest sector supply chain: the log-truck planning. This research project is studying different methodologies to generate log-truck schedules, by using a column generation program, two different mixed integer programs and a simulator. The column generation program and the mixed integer programs are used to create feasible schedules for the whole truck fleet, while respecting the different constraints of the log-truck scheduling problem. The simulator is used to generate two different types of delays: the first type is concerning the generation of difficult road conditions. The second type of delay is about the creation of traffic at mills and forest sites, caused by trucks from other companies. These two types of delays generate disturbance on the initial log-truck schedule planning. In order to analyze these disturbances on the log-truck network, three methodologies have been developed to generate delays in the log-truck schedule planning. The first methodology relates the use of the column generation program, follow by a mixed integer program in C++ to generate feasible schedules with integer values. After, the simulator is used to insert delays in the schedules. The second methodology relates also the use of the column generation program, but followed this time by the simulator, that inserts delays before using the mixed integer program (MIP) in C++ and having an integer schedule. And the third methodology is also using the column generation program, follow by the simulator. However, instead of using the MIP in C++, a new MIP in the software AIMMS is used to find an integer solution. The objective here is to analyze the different results of each methodology, that is to say the total amount of delays for each type, the total delay time and the disturbance on the initial schedules. The analysis of these three methodologies is made on several scenarios that reflect the reality observed in the forest sector as much as possible. The results of this research show that the generation of external jobs at mills and forests doesn’t have a significant impact on the initial log-truck planning, only on the third methodology, where there’s already some congestion at locations in the schedules. But, the generation of difficult road conditions by the simulator affects significantly the round trip schedules, with a few hours of delays per truck in their activities, regardless the approach. If we compare the three methodologies, the second one shows better results for the total average time delays per truck, with a smaller number of delays in the truck schedules, but this model needs more round trips to satisfy the demand

Modélisation et optimisation multi-niveaux du transport forestier

The present manuscript tackles the supply chain forest transportation problem in the context of forestry primary industry. In this context, several risks may affect the forest supply chain: the unpredictable weather conditions (tree falling provoked by major storms); sanitary emergencies (tree pest and diseases); and, diverse commercial circumstances (the variability of market demands). The aforementioned issues motivate the diverse forest sector protagonists (entrepreneurs, forest operators and drivers) to seek support for improving their logistic operations. The aim of this effort is to improve the service quality (offer-demand agreement) diminishing in this way the total costs. Therefore, the main goal of this thesis is the proposal of a novel management model which improves forest-to-mill transport performance. At the same time, the proposed model accounts for the forest sector manners and constraints. The contribution of this thesis is threefold: first a transportation model is developed, later on the transport planning is managed, and finally an optimization procedure is proposed.The thesis results propose a hierarchical planning for the forestry transportation. Two decision levels are suggested: tactic and operational. At a tactic level, a multi-period optimization is considered. The multi-period optimization strategy meets the customer supply demands while minimizes the global transportation activity. Such strategy takes into account the restrictions of the total available transportation means. Moreover, at this level the activity balancing politics may be developed, as well as subcontractors coordination between transport companies. On the other hand, at the operational level, the tactic planning assigned for each transporter is divided so an optimization of the fleet’s transport assignation is done considering the vehicles constraints.The decision process is modelled as a Mixed Linear Programming formulation. The application considers a data set coming from the industry settled at the Aquitaine region in France. The results have shown a significant improvement on the transport capabilities with respect to the conventional transport practices.It is worth to mention that the decision models were designed such that they may be adapted to different context either collaborative or not. In both cases, the tactic planning has a generic purpose, in other words, it is independent of the kind of organization involved, whereas specific organizations are taken into account when planning actors’ activities at the operational level.Cette thèse est une contribution à la modélisation, la planification et l’optimisation du transport pour l’approvisionnement en bois de forêt des industries de première transformation. Dans ce domaine, les aléas climatiques (mise au sol des bois par les tempêtes), sanitaires (attaques bactériologiques et fongiques des bois) et commerciaux (variabilité et exigence croissante des marchés) poussent les divers acteurs du secteur (entrepreneurs et exploitants forestiers, transporteurs) à revoir l’organisation de la filière logistique d’approvisionnement, afin d’améliorer la qualité de service (adéquation offre-demande) et de diminuer les coûts.L’objectif principal de cette thèse était de proposer un modèle de pilotage améliorant la performance du transport forestier, en respectant les contraintes et les pratiques du secteur.Les résultats établissent une démarche de planification hiérarchique des activités de transport à deux niveaux de décision, tactique et opérationnel. Au niveau tactique, une optimisation multi-périodes permet de répondre aux commandes en minimisant l’activité globale de transport, sous contrainte de capacité agrégée des moyens de transport accessibles. Ce niveau permet de mettre en oeuvre des politiques de lissage de charge et d’organisation de sous-traitance ou de partenariats entre acteurs de transport. Au niveau opérationnel, les plans tactiques alloués à chaque transporteur sont désagrégés, pour permettre une optimisation des tournées des flottes, sous contrainte des capacités physiques de ces flottes.Les modèles d’optimisation de chaque niveau sont formalisés en programmation linéaire mixte avec variables binaires. L’applicabilité des modèles a été testée en utilisant un jeu de données industrielles en région Aquitaine et a montré des améliorations significatives d’exploitation des capacités de transport par rapport aux pratiques actuelles.Les modèles de décision ont été conçus pour s’adapter à tout contexte organisationnel, partenarial ou non : la production du plan tactique possède un caractère générique sans présomption de l’organisation, celle-ci étant prise en compte, dans un deuxième temps, au niveau de l’optimisation opérationnelle du plan de transport de chaque acteur