The stochastic vehicle routing problem : a literature review, part II : solution methods

Building on the work of Gendreau et al. (Oper Res 44(3):469–477, 1996), and complementing the first part of this survey, we review the solution methods used for the past 20 years in the scientific literature on stochastic vehicle routing problems (SVRP). We describe the methods and indicate how they are used when dealing with stochastic vehicle routing problems. Keywords: vehicle routing (VRP), stochastic programmingm, SVRPpublishedVersio

The stochastic vehicle routing problem : a literature review, part I : models

Building on the work of Gendreau et al. (Eur J Oper Res 88(1):3–12; 1996), we review the past 20 years of scientific literature on stochastic vehicle routing problems. The numerous variants of the problem that have been studied in the literature are described and categorized. Keywords: vehicle routing (VRP), stochastic programming, SVRPpublishedVersio

Dynamic vehicle routing problems: Three decades and counting

Since the late 70s, much research activity has taken place on the class of dynamic vehicle routing problems (DVRP), with the time period after year 2000 witnessing a real explosion in related papers. Our paper sheds more light into work in this area over more than 3 decades by developing a taxonomy of DVRP papers according to 11 criteria. These are (1) type of problem, (2) logistical context, (3) transportation mode, (4) objective function, (5) fleet size, (6) time constraints, (7) vehicle capacity constraints, (8) the ability to reject customers, (9) the nature of the dynamic element, (10) the nature of the stochasticity (if any), and (11) the solution method. We comment on technological vis-à-vis methodological advances for this class of problems and suggest directions for further research. The latter include alternative objective functions, vehicle speed as decision variable, more explicit linkages of methodology to technological advances and analysis of worst case or average case performance of heuristics.© 2015 Wiley Periodicals, Inc

Optimization and Allocation in Some Decision Problems with Several Agents or with Stochastic Elements

Programa Oficial de Doutoramento en Estatística e Investigación Operativa. 5017V01[Abstract] This dissertation addresses sorne decision problems that arise in project management, cooperative game theory and vehicle route optimization. We start with the problem of allocating the delay costs of a project. In a stochastic context in which we assume that activity durations are random variables, we propose and study an allocation rule based on the Shapley value. In addition, we present an R package that allows a comprehensive control of the project, including the new rule. We propose and characterize new egalitarian solutions in the context of cooperative games with a coalitional structure. Also, using a necessary player property we introduce a new value for cooperative games, which we later extend and characterize within the framework of cooperative games with a coalitional structure. Finally, we present a two-step algorithm for solving multi-compartment vehicle route problems with stochastic demands. This algorithm obtains an initial solution through a constructive heuristic and then uses a tabu search to improve the solution. Using real data, we evaluate the performance of the algorithm.[Resumo] Nesta memoria abórdanse diversos problemas de decisión que xorden na xestión de proxectos, na teoría de xogos cooperativos e na optimización de rutas de vehículos. Empezamos estudando o problema da repartición dos custos de demora nun proxecto. Nun contexto estocástico no que supoñemos que as duracións das actividades son variables aleatorias, propoñemos e estudamos unha regra de repartición baseada no valor de Shapley. Ademais, presentamos un paquete de R que permite un control integral do proxecto, incluíndo a nova regra de repartición. A continuación, propoñemos e caracterizamos axiomaticamente novas solucións igualitarias no contexto dos xogos cooperativos cunha estrutura coalicional. E introducimos un novo valor, utilizando unha propiedade de xogadores necesarios, para xogos cooperativos, que posteriormente estendemos e caracterizamos dentro do marco dos xogos cooperativos cunha estrutura coalicional. Por último, presentamos un algoritmo en dous pasos para resolver problemas de rutas de vehículos con multi-compartimentos e demandas estocásticas. Este algoritmo obtén unha solución inicial mediante unha heurística construtiva e, a continuación, utiliza unha búsqueda tabú para mellorar a solución. Utilizando datos reais, levamos a cabo unha análise do comportamento do algoritmo.[Resumen] En esta memoria se abordan diversos problemas de decisión que surgen en la gestión de proyectos, en la teoría de juegos cooperativos y en la optimización de rutas de vehículos. Empezamos estudiando el problema del reparto de los costes de demora en un proyecto. En un contexto estocástico en el que suponemos que las duraciones de las actividades son variables aleatorias, proponemos y estudiamos una regla de reparto basada en el valor de Shapley. Además, presentamos un paquete de R que permite un control integral del proyecto, incluyendo la nueva regla de reparto. A continuación, proponemos y caracterizamos axiomáticamente nuevas soluciones igualitarias en el contexto de los juegos cooperativos con una estructura coalicional. E introducimos un nuevo valor, utilizando una propiedad de jugadores necesarios, para juegos cooperativos, que posteriormente extendemos y caracterizamos dentro del marco de los juegos cooperativos con una estructura coalicional. Por último, presentamos un algoritmo en dos pasos para resolver problemas de rutas de vehículos con multi-compartimentos y demandas estocásticas. Este algoritmo obtiene una solución inicial mediante una heurística constructiva y, a continuación, utiliza una búsqueda tabú para mejorar la solución. Utilizando datos reales, llevamos a cabo un análisis del comportamiento del algoritmo

A hybrid evolutionary algorithm for vehicle routing problem with stochastic demands

In this work we propose a hybrid dynamic programming evolutionary algorithm to solve the vehicle routing problem with stochastic demands, it is a well known NP-hard problem where uncertainty enhances the computational efforts required to obtain a feasible and near-optimal solution. We develop an evolutionary technique where a rollout dynamic programming algorithm is applied as local search method to improve the quality of solutions. Motivated by computational considerations, the rollout algorithm can be applied partially, so, this finds competitive solutions in large instances for which the global rollout dynamic programming strategy is time unfeasible.Resumen. En este trabajo se propone un algoritmo evolutivo hibrido que combina un m ́etodo de programación dinámica estocástica para resolver el problema de enrutamiento de vehículos con demandas estocásticas, este es un problema demostrado como NP-difícil donde la presencia de incertidumbre incrementa los requerimientos computacionales necesarios para obtener soluciones factibles y cercanas a la óptima. Así, para el algoritmo evolutivo desarrollado se aplico un algoritmo rollout de programación dinámica estocástica como operador de búsqueda local para mejorar la calidad de las soluciones. Motivado por requerimientos computacionales, el algoritmo de rollout puede ser aplicado parcialmente, con el objetivo de encontrar soluciones competitivas en instancias lo suficientemente grandes para las cuales la estrategía global no es aplicable por consumir una cantidad de tiempo no tolerable.Maestrí