126 research outputs found

    Hybrid Genetic Algorithm for Multi-Period Vehicle Routing Problem with Mixed Pickup and Delivery with Time Window, Heterogeneous Fleet, Duration Time and Rest Area

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    Most logistics industries are improving their technology and innovation in competitive markets in order to serve the various needs of customers more efficiently. However, logistics management costs are one of the factors that entrepreneurs inevitably need to reduce, so that goods and services are distributed to a number of customers in different locations effectively and efficiently. In this research, we consider the multi-period vehicle routing problem with mixed pickup and delivery with time windows, heterogeneous fleet, duration time and rest area (MVRPMPDDR). In the special case that occurs in this research, it is the rest area for resting the vehicle after working long hours of the day during transportation over multiple periods, for which with confidence no research has studied previously. We present a mixed integer linear programming model to give an optimal solution, and a meta-heuristic approach using a hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search algorithm (GAVNS) has been developed to solve large-sized problems. The objective is to maximize profits obtained from revenue after deducting fuel cost, the cost of using a vehicle, driver wage cost, penalty cost and overtime cost. We prepared two algorithms, including a genetic algorithm (GA) and variable neighborhood search algorithm (VNS), to compare the performance of our proposed algorithm. The VNS is specially applied instead of the mutation operator in GA, because it can reduce duplicate solutions of the algorithms that increase the difficulty and are time-consuming. The numerical results show the hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search algorithm outperforms all other proposed algorithms. This demonstrates that the proposed meta-heuristic is efficient, with reasonable computational time, and is useful not only for increasing profits, but also for efficient management of the outbound transportation logistics system

    Survey on Ten Years of Multi-Depot Vehicle Routing Problems: Mathematical Models, Solution Methods and Real-Life Applications

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    A crucial practical issue encountered in logistics management is the circulation of final products from depots to end-user customers. When routing and scheduling systems are improved, they will not only improve customer satisfaction but also increase the capacity to serve a large number of customers minimizing time. On the assumption that there is only one depot, the key issue of distribution is generally identified and formulated as VRP standing for Vehicle Routing Problem. In case, a company having more than one depot, the suggested VRP is most unlikely to work out. In view of resolving this limitation and proposing alternatives, VRP with multiple depots and multi-depot MDVRP have been a focus of this paper. Carrying out a comprehensive analytical literature survey of past ten years on cost-effective Multi-Depot Vehicle Routing is the main aim of this research. Therefore, the current status of the MDVRP along with its future developments is reviewed at length in the paper

    New variants of the time-dependent vehicle routing problem with time windows

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    New variants of the time-dependent vehicle routing problem with time windows

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    Multi-trip pickup and delivery problem, with split loads, profits and multiple time windows to model a real case problem in the constructionindustry

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    International audienceThis paper presents the first optimization study of multi-site transportation in the construction industry, whichallows mutualizing building material delivery and construction waste removal. This study is inspired by a real-worldproblem encountered in the framework of the French R&D project DILC, in which a pooling platformmust centralize the delivery of building materials to the construction sites and the pickup of their waste, usinga limited and heterogeneous fleet that are allowed to perform multiple trips, under time and capacity limitationconstraints. The problem under study, called the Multi-Trip Pickup and Delivery Problem, with Split loads,Profits and Multiple TimeWindows is a new extension of the vehicle routing problem with pickup and delivery,that considers new realistic constraints specific to the construction industry such as each construction site mayhave a priority on its delivery request or its pickup request or both, with a higher priority level for deliveryrequest, and each construction site may have several time windows. To solve this problem, we propose newinsertion criteria that takes into consideration several aspects of our problem, which we have embedded in aconstruction heuristic. Experiments performed on new real instances have shown the efficiency of our method

    The bid construction problem for truckload transportation services procurement in combinatorial auctions : new formulations and solution methods

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    De nos jours, l'évolution du commerce électronique ainsi que des niveaux de la consommation requièrent des acteurs de la chaine logistique et en particulier les transporteurs de gérer efficacement leurs opérations. Afin de rester concurrentiels et maximiser leurs profits, ils doivent optimiser leurs opérations de transport. Dans cette thèse de doctorat, nous nous focalisons sur les enchères combinatoires en tant que mécanisme de négociation pour les marchés d'approvisionnement des services de transport routier par camions permettant à un expéditeur d'externaliser ses opérations de transport et aux transporteurs d'acquérir des contrats de transport. Les mises combinatoires permettent à un transporteur participant à l'enchère d'exprimer ses intérêts pour une combinaison de contrats mis à l'enchère dans une même mise. Si la mise gagne, tous les contrats qui la forment seront alloués au transporteur au tarif exigé. Les défis majeurs pour le transporteur sont de déterminer les contrats de transport sur lesquels miser, les regrouper dans plusieurs mises combinatoires, s'il y a lieu, et décider des prix à soumettre pour chaque mise générée. Ces défis décisionnels définissent le problème de construction de mises combinatoires (BCP pour Bid Construction Problem). Chaque transporteur doit résoudre le BCP tout en respectant ses engagements préexistants et ses capacités de transport et en tenant compte des offres des compétiteurs, ce qui rend le problème difficile à résoudre. Dans la pratique, la majorité des transporteurs se basent sur leur connaissance du marché et leur historique pour fixer leurs prix des mises. Dans la littérature, la majorité des travaux sur le BCP considèrent des modèles déterministes où les paramètres sont connus et se limitent à un contexte de flotte homogène. En plus, nous notons qu'un seul travail à considérer une variante stochastique du BCP. Dans cette thèse de doctorat, nous visons à faire avancer les connaissances dans ce domaine en introduisant de nouvelles formulations et méthodes de résolution pour le BCP Le premier chapitre de cette thèse introduit une nouvelle variante du BCP avec une flotte hétérogène. En partant d'une comparaison des similitudes et des différences entre le BCP et les problèmes classiques de de tournées de véhicules, nous proposons une nouvelle formulation basée sur les arcs avec de nouvelles contraintes de bris de symétrie pour accélérer la résolution. Ensuite, nous proposons une approche heuristique et une autre exacte pour résoudre ce problème. L'heuristique développée est une recherche adaptative à grands voisinages (ALNS pour Adaptive Large Neighborhood Search) et se base sur le principe de destruction puis réparation de la solution à l'aide d'opérateurs conçus spécifiquement pour le BCP traité. La méthode exacte utilise la meilleure solution heuristique pour résoudre notre modèle mathématique avec le solveur CPLEX. Les résultats obtenus montrent la pertinence de nos méthodes en termes de qualités des solutions et des temps de calculs et ce pour des instances de grande taille. Dans le deuxième chapitre, nous nous attaquons à un cas particulier du BCP où le transporteur n'a pas d'engagements existants et vise à déterminer un ensemble de contrats mis à l'enchère profitables à miser dessus. Cette problématique correspond à un problème de tournées de véhicules avec profits (TOP pour Team Orienteering Problem). Nous proposons pour le TOP une heuristique ALNS hybride avec de nouveaux opérateurs ainsi que de nouvelles fonctionnalités tenant compte de la nature du problème. Ensuite, nous comparons les performances de notre méthode avec toutes les méthodes déjà publiées dans la littérature traitant du TOP. Les résultats montrent que notre méthode surpasse généralement toutes les approches existantes en termes de qualité des solutions et/ou temps de calculs quand elle est testée sur toutes les instances de la littérature. Notre méthode améliore la solution d'une instance de grande taille, ce qui surligne sa performance. Dans le troisième chapitre, nous nous focalisons sur l'incertitude associée aux prix de cessions des contrats mis à l'enchère et sur les offres des transporteurs concurrents. Il n'existe qu'un seul article qui traite de l'incertitude dans le BCP cependant il ne permet pas de générer des mises multiples. Ainsi, nous proposons une nouvelle formulation pour le BCP avec des prix stochastiques permettant de générer des mises combinatoires et disjointes. Nous présentons deux méthodes pour résoudre ce problème. La première méthode est hybride et à deux étapes. Dans un premier temps, elle résout un problème de sélection pour déterminer un ensemble de contrats profitables. Dans un second temps, elle résout simultanément un problème de sélection de contrats et de détermination de prix des mises (CSPP pour Contracts Selection and Pricing Problem) en ne considérant que les contrats sélectionnés dans la première étape. Notre méthode exacte résout, avec l'algorithme de branch-and-cut, le CSPP sans présélectionner des contrats. Les résultats expérimentaux et de simulations que nous rapportons soulignent la performance de nos deux méthodes et évaluent l'impact de certains paramètres sur le profit réel du transporteur. Dans le quatrième chapitre, nous nous focalisons sur l'incertitude liée au succès des mises et à la non-matérialisation des contrats. Généralement, le transporteur souhaite avoir la garantie que si certaines des mises ne sont pas gagnées ou un contrat ne se matérialise pas, il n'encourra pas de perte en servant le sous-ensemble de contrats gagnés. Dans cette recherche, nous adressons le BCP avec prix stochastiques et développons une méthode exacte qui garantit un profit non négatif pour le transporteur peu importe le résultat des enchères. Nos simulations des solutions optimales démontrent, qu'en moyenne, notre approche permet au transporteur d'augmenter son profit en plus de garantir qu'il reste non-négatif peu importe les mises gagnées ou la matérialisation des contrats suivant l'enchère.Nowadays, the evolution of e-commerce and consumption levels require supply chain actors, in particular carriers, to efficiently manage their operations. In order to remain competitive and to maximize their profits, they must optimize their transport operations. In this doctoral thesis, we focus on Combinatorial Auctions (CA) as a negotiation mechanism for truckload (TL) transportation services procurement allowing a shipper to outsource its transportation operations and for a carrier to serve new transportation contracts. Combinatorial bids offer a carrier the possibility to express his valuation for a combination of contracts simultaneously. If the bid is successful, all the contracts forming it will be allocated to the carrier at the submitted price. The major challenges for a carrier are to select the transportation contracts to bid on, formulate combinatorial bids and associated prices. These decision-making challenges define the Bid Construction Problem (BCP). Each carrier must solve a BCP while respecting its pre-existing commitments and transportation capacity and considering unknown competitors' offers, which makes the problem difficult to solve. In practice, the majority of carriers rely on their historical data and market knowledge to set their prices. In the literature, the majority of works on the BCP propose deterministic models with known parameters and are limited to the problem with a homogeneous fleet. In addition, we found a single work addressing a stochastic BCP. In this thesis, we aim to advance knowledge in this field by introducing new formulations and solution methods for the BCP. The first chapter of this thesis introduces the BCP with a heterogeneous fleet. Starting from a comparison between the BCP and classical Vehicle Routing Problems (VRPs), we propose a new arc-based formulation with new symmetry-breaking constraints for the BCP. Next, we propose exact and heuristic approaches to solve this problem. Our Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) heuristic is based on a destroy-repair principle using operators designed for this problem. Our exact method starts from the heuristic solution and solves our mathematical model with CPLEX. The results we obtained revealed the relevance of our methods in terms of solutions quality and computational times for large instances with up to 500 contracts and 50 vehicles. In the second chapter, we tackle a particular case of the BCP where the carrier has no pre-existing commitments and aims to select a set of profitable auctioned contracts to bid on. This problem corresponds to a Team Orienteering Problem (TOP). We propose a hybrid ALNS heuristic for the TOP with new operators as well as new features taking into account the nature of the problem. Then, we compare the performance of our algorithm against the best solutions from the literature. The results show that our method generally outperforms all the existing ones in terms of solutions quality and/or computational times on benchmark instances. Our method improves one large instance solution, which highlights its performance. In the third chapter, we focus on the uncertainty associated with the auctioned contracts clearing prices and competing carriers offers. Only one article dealing with uncertainty in the BCP existed but it does not allow to generate multiple bids. Thus, we propose a new formulation for the BCP with stochastic prices allowing to generate non-overlapping combinatorial bids. We present two methods to solve this problem. The first one is a two-step hybrid heuristic. First, it solves a Contracts Selection Problem to determine a set of profitable contracts to bid on. Secondly, it simultaneously solves a Contracts Selection and Pricing Problem (CSPP) by considering only the set of auctioned contracts selected in the first stage. Our exact method solves a CSPP by branch-and-cut without pre-selecting contracts. The experimental and simulation results underline the performance of our two methods and evaluate the impact of certain parameters on the carrier's real profit. In the fourth chapter, we focus on the uncertainty associated with bids success and contracts non-materialization. Generally, the carrier seeks to be assured that if some of the submitted bids are not won or a contract does not materialize, it will not incur a loss by serving the remaining contracts. In this research, we address the BCP with stochastic prices and develop an exact method that ensures a non-negative profit for the carrier regardless of the auction outcomes and contracts materialization. Our simulations of the optimal solutions show that, on average, our approach increases the carrier's profit in addition to guaranteeing its non-negativity regardless of the bids won or the contracts materialization

    Applications of biased-randomized algorithms and simheuristics in integrated logistics

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    Transportation and logistics (T&L) activities play a vital role in the development of many businesses from different industries. With the increasing number of people living in urban areas, the expansion of on-demand economy and e-commerce activities, the number of services from transportation and delivery has considerably increased. Consequently, several urban problems have been potentialized, such as traffic congestion and pollution. Several related problems can be formulated as a combinatorial optimization problem (COP). Since most of them are NP-Hard, the finding of optimal solutions through exact solution methods is often impractical in a reasonable amount of time. In realistic settings, the increasing need for 'instant' decision-making further refutes their use in real life. Under these circumstances, this thesis aims at: (i) identifying realistic COPs from different industries; (ii) developing different classes of approximate solution approaches to solve the identified T&L problems; (iii) conducting a series of computational experiments to validate and measure the performance of the developed approaches. The novel concept of 'agile optimization' is introduced, which refers to the combination of biased-randomized heuristics with parallel computing to deal with real-time decision-making.Las actividades de transporte y logística (T&L) juegan un papel vital en el desarrollo de muchas empresas de diferentes industrias. Con el creciente número de personas que viven en áreas urbanas, la expansión de la economía a lacarta y las actividades de comercio electrónico, el número de servicios de transporte y entrega ha aumentado considerablemente. En consecuencia, se han potencializado varios problemas urbanos, como la congestión del tráfico y la contaminación. Varios problemas relacionados pueden formularse como un problema de optimización combinatoria (COP). Dado que la mayoría de ellos son NP-Hard, la búsqueda de soluciones óptimas a través de métodos de solución exactos a menudo no es práctico en un período de tiempo razonable. En entornos realistas, la creciente necesidad de una toma de decisiones "instantánea" refuta aún más su uso en la vida real. En estas circunstancias, esta tesis tiene como objetivo: (i) identificar COP realistas de diferentes industrias; (ii) desarrollar diferentes clases de enfoques de solución aproximada para resolver los problemas de T&L identificados; (iii) realizar una serie de experimentos computacionales para validar y medir el desempeño de los enfoques desarrollados. Se introduce el nuevo concepto de optimización ágil, que se refiere a la combinación de heurísticas aleatorias sesgadas con computación paralela para hacer frente a la toma de decisiones en tiempo real.Les activitats de transport i logística (T&L) tenen un paper vital en el desenvolupament de moltes empreses de diferents indústries. Amb l'augment del nombre de persones que viuen a les zones urbanes, l'expansió de l'economia a la carta i les activitats de comerç electrònic, el nombre de serveis del transport i el lliurament ha augmentat considerablement. En conseqüència, s'han potencialitzat diversos problemes urbans, com ara la congestió del trànsit i la contaminació. Es poden formular diversos problemes relacionats com a problema d'optimització combinatòria (COP). Com que la majoria són NP-Hard, la recerca de solucions òptimes mitjançant mètodes de solució exactes sovint no és pràctica en un temps raonable. En entorns realistes, la creixent necessitat de prendre decisions "instantànies" refuta encara més el seu ús a la vida real. En aquestes circumstàncies, aquesta tesi té com a objectiu: (i) identificar COP realistes de diferents indústries; (ii) desenvolupar diferents classes d'aproximacions aproximades a la solució per resoldre els problemes identificats de T&L; (iii) la realització d'una sèrie d'experiments computacionals per validar i mesurar el rendiment dels enfocaments desenvolupats. S'introdueix el nou concepte d'optimització àgil, que fa referència a la combinació d'heurístiques esbiaixades i aleatòries amb informàtica paral·lela per fer front a la presa de decisions en temps real.Tecnologies de la informació i de xarxe

    Shared Mobility Optimization in Large Scale Transportation Networks: Methodology and Applications

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    abstract: Optimization of on-demand transportation systems and ride-sharing services involves solving a class of complex vehicle routing problems with pickup and delivery with time windows (VRPPDTW). Previous research has made a number of important contributions to the challenging pickup and delivery problem along different formulation or solution approaches. However, there are a number of modeling and algorithmic challenges for a large-scale deployment of a vehicle routing and scheduling algorithm, especially for regional networks with various road capacity and traffic delay constraints on freeway bottlenecks and signal timing on urban streets. The main thrust of this research is constructing hyper-networks to implicitly impose complicated constraints of a vehicle routing problem (VRP) into the model within the network construction. This research introduces a new methodology based on hyper-networks to solve the very important vehicle routing problem for the case of generic ride-sharing problem. Then, the idea of hyper-networks is applied for (1) solving the pickup and delivery problem with synchronized transfers, (2) computing resource hyper-prisms for sustainable transportation planning in the field of time-geography, and (3) providing an integrated framework that fully captures the interactions between supply and demand dimensions of travel to model the implications of advanced technologies and mobility services on traveler behavior.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Civil, Environmental and Sustainable Engineering 201
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