Electric vehicle fleet management using ant colony optimisation

This research is focused on implementation of the ant colony optimisation (ACO) technique to solve an advanced version of the vehicle routing problem (VRP), called the fleet management system (FMS). An optimum solution of VRP can bring benefits for the fleet operators as well as contributing to the environment. Nowadays, particular considerations and modifications are needed to be applied in the existing FMS algorithms in response to the rapid growth of electric vehicles (EVs). For example, current FMS algorithms do not consider the limited range of EVs, their charging time or battery degradation. In this study, a new ACO-based FMS algorithm is developed for a fleet of EVs. A simulation platform is built in order to evaluate performance of the proposed FMS algorithm under different simulation case-studies. The simulation results are validated against a well-established method in the literature called nearest-neighbour technique. In each case-study, the overall mileage of the fleet is considered as an index to measure the performance of the FMS algorithm

Review of the assembly instructions, analysis of the amount of copper used for brazing, automation of the change of format of a set of files, data analysis, and optimization of the shuttle service provided by a company for the pick-up and delivery of its workers

El primer bloque reúne las tareas y responsabilidades que he tenido como ingeniero junior en Franklin Brazing & Metal Treating durante mis prácticas. Desde la revisión y actualización o corrección de antiguas instrucciones de ensamble, hasta el análisis de datos de producción y mano de trabajo para la optimización de procesos. También fui responsable de crear una tabla de cálculo para el proceso de Brazing y la automatización del cambio de formato de las instrucciones de trabajo de la empresa. Tanto Franklin como yo hemos terminado esta experiencia muy satisfechos. Agradezco a la Universidad del País Vasco y a la Universidad de Cincinnati la preparación y oportunidades que me han dado.This paper brings together the tasks and responsibilities I have had as a junior engineer at Franklin Brazing & Metal Treating during my internship. From reviewing and updating or correcting old assembly instructions, to analyzing production and labor data for process optimization. I was also responsible for creating a calculation template for the Brazing process and automating the changeover of the company's work instruction format. Both Franklin and I have finished this experience very satisfied. I thank the University of the Basque Country and the University of Cincinnati for the technical preparation and opportunities they have given me.Lan honek praktiketan Franklin Brazing & Metal Treating enpresako ingeniari junior gisa izan ditudan zereginak eta erantzukizunak biltzen ditu. Muntatzeko argibide zaharrak berrikustea eta eguneratzea edo zuzentzea, ekoizpenaren datuak eta eskulanak aztertzea prozesuak optimizatzeko. Soldadura prozesurako kalkulu taula sortzeaz eta konpainiaren lan argibideen birformatizazioa automatizatzeaz ere arduratu nintzen. Franklinek eta biok oso pozik amaitu dugu esperientzia hau. Eskerrak ematen dizkiet Euskal Herriko Unibertsitateari eta Cincinnatiko Unibertsitateari eman didaten prestaketa eta aukerengatik

Desarrollo de un modelo hibrido entre la metaheuristica “colonia de hormigas” y el algoritmo genético modificado de chu-beasley aplicado a la recolección de desechos en los hospitales de Pereira.

El problema de ruteo de vehículos (VRP) ha sido uno de los problemas de gran importancia e influencia a lo largo de la historia, por tal razón las investigaciones y estudios se han enfocado en implementar diversos algoritmos que permitan encontrar una solución óptima a estos problemas, El VRP es una versión extendida de uno de los problemas más ampliamente estudiados como lo es el problema del agente viajero (TSP)..

Modelo de programación de producción en planta tipo Flexible Job Shop (FJSSP) con tiempos difusos de procesamiento y alistamiento dependiente de la secuencia, y ventanas de tiempo en las entregas, mediante algoritmos genéticos

El objeto de estudio del presente trabajo final de maestría es la programación de producción en plantas con configuración Flexible Job Shop en condiciones de incertidumbre. El problema de investigación se seleccionó debido los requerimientos actuales de muchas empresas manufactureras, que producen una alta cantidad de productos, con rutas de procesamiento diferentes y con ciclos de vidas muy cortos, que hace complejo en muchas ocasiones determinar tiempos de alistamiento y procesamiento con certidumbre. Consecuente con lo anterior, se diseñó una metodología basada en un algoritmo genético para programar los trabajos en un sistema Flexible Job Shop, con tiempos de alistamiento dependiente de la secuencia difusos, tiempos de procesamiento difusos y ventanas de tiempo en las entregas, con el fin de minimizar la tardanza ponderada y la prontitud ponderada. A partir de la experimentación, se evidencia un alto rendimiento del algoritmo desarrollado en cuanto a las soluciones encontradas y al rendimiento al compararse con otros algoritmos.Abstract: This thesis aims to present a production-scheduling model in plants with Flexible Job Shop configuration under uncertainty. The research problem was selected due to the current requirements of many manufacturing companies, which produce a high number of products, with different processing routes and very short life cycles, making difficult to determine setup and processing times. Consequently, a methodology based on a genetic algorithm is proposed to schedule jobs in a Flexible Job Shop system considering sequence-dependent fuzzy setup times, fuzzy processing times and due date time windows in order to minimize weighted tardiness and weighted earliness. From the experimentation, the proposed algorithm provide a high performance in terms of solution quality when compared with other scheduling algorithms.Maestrí