A Tabu Search Heuristic for a Generalized Quadratic Assignment Problem

The generalized quadratic assignment problem (GQAP) is the task of assigning a set of facilities to a set of locations such that the sum of the assignment and transportation costs is minimized. The facilities may have different space requirements, and the locations may have varying space capacities. Also, multiple facilities may be assigned to each location such that space capacity is not exceeded. In this paper, an application of the GQAP is presented for assigning a set of machines to a set of locations on the plant floor. Construction algorithms and a simple tabu search heuristic are developed for the GQAP. A set of test problems available in the literature was used to evaluate the performances of the TS heuristic using different construction algorithms. The results show that the simple TS heuristic is effective for solving the GQAP

Firefly algorithm based upon slicing structure encoding for unequal facility layout problem

Finding the locations of departments or machines in a workspace is classified as a Facility Layout Problem. Good placement of departments has a relevant influence on manufacturing costs, work in process, lead times and production efficiency. This paper analyses the problem of allocating departments with restrictions in terms of unequal area and rectangular shape within a facility, in order to minimize the sum of material handling costs taking into account the satisfaction of the aspect ratio requested. In particular, we propose for the first time a Firefly Algorithm based on the slicing structure encoding. The proposed method was tested comparing the results obtained from other authors on the same literature instance. The results confirm the effectiveness of the Firefly Algorithm in solving the Facility Layout Problem by generating the best solutions with respect to those provided by previous researches

A taxonomy of theproblem of distribution of plant processes and methods of solution

El problema de distribución de planta se puede generalizar como un caso de optimización combinatoria intensamente estudiado y por lo tanto su naturaleza es un NP-difícil. El núcleo del problema originalmente introducido como el Planeamiento Sistemático de la Distribución, un procedimiento multi-criterio y relativamente simple, se ha extendido a contextos mayores, pasando por la formulación como un modelo matemático según la naturaleza de los talleres de trabajo. Dada la complejidad computacional de los cálculos se han desarrollado heurísticas, metaheurísticas y otros para obtener soluciones aproximadas. El objetivo de éste estudio es analizar investigaciones recientes en los problemas de distribución de planta dentro del contexto industrial en orden de clasificar y comparar la representación del problema, métodos de solución, restricciones y la función objetivo usado. El informe cubre más de 30 artículos revisados sobre el tema. Particular atención es puesta sobre recientes publicaciones que han aparecido desde 2008-2013 para focalizar en los nuevos avances en el Estado del Arte.The plant layout problem can be generalized as a case intensively studied combinatorial optimization and therefore its nature is a NP- hard. The core of the problem originally introduced as the Systematic Distribution Planning , a multi -criteria and relatively simple, has been extended to larger contexts , through the formulation as a mathematical model based on the nature of the workshops . Given the computational complexity of the calculations have been developed heuristics ,metaheuristics and others to obtain approximate solutions . The aim of this study is to analyze recent research on plant distribution problems within the industrial context by classifying and comparing the representation of the problem , solution methods , constraints and the objective function used . The report covers more than 30 peer-reviewed articles on the subject. Particular attention is placed on recent publications that have appeared from 2008 - 2013 to focus on new developments in the State of the Art

Metaheuristics for the Generalized Quadratic Assignment Problem

The generalized quadratic assignment problem (GQAP) is the task of assigning a set of facilities to a set of locations such that the sum of the assignment and transportation costs is minimized. The facilities may have different space requirements, and the locations may have varying space capacities. Also, multiple facilities may be assigned to each location such that space capacity is not exceeded. In this research, an application of the GQAP is presented for assigning a set of machines to a set of locations on the plant floor. Two meta-heuristics are proposed for solving the GQAP: tabu search (TS) and simulated annealing (SA). In addition, two types of neighborhood structures are considered for each meta-heuristic. A set of 21 test problems, available in the literature, is used to evaluate the performances of the meta-heuristics using one or two neighborhood structures. Computational experiments show that the proposed SA heuristics performed better than the proposed TS heuristics. The SA heuristics obtained results better than those presented in the literature for three of the test problems. On the other hand, the TS heuristics did not perform well for the problems with high space capacity utilization

Un algoritmo greedy para el diseño de distribución de planta con multi productos y rutas de procesamiento en las instalaciones industriales

Esta tesis aborda el problema de distribución en planta, el cual, en líneas generales, pretende asignar o distribuir instalaciones en un sistema de producción. Existen muchos planteamientos diferentes dependiendo de la naturaleza de los talleres de trabajo consideradas de la planta industrial, por ejemplo el tipo de producto que se fabrica, la flexibilidad requerida en las rutas de procesamiento, la forma de las instalaciones, el número de niveles, etcétera. Uno de los planteamientos más abordados ha sido el problema de distribución en planta con instalaciones de áreas iguales, generalizándose como un problema de asignación cuadrática. Para solucionar este tipo de problemas, el presente trabajo desarrolla un algoritmo greedy para la distribución de las instalaciones en la planta con los siguientes tipos de naturaleza: sistema productivo por procesos, con rutas de procesamiento, presencia de equipos para el manejo de materiales en fila múltiple, distribución en un solo nivel y horizonte de planeamiento estático. El método propuesto AlgoDist minimiza el costo total del manejo de materiales considerando la métrica de distancia Manhattan y logra obtener un equilibrio adecuado entre los algoritmos tipo constructor que generan la distribución ocupando paulatinamente las posiciones del dominio de ubicación, y los algoritmos tipo mejoría que promueven la mejor solución a partir de una distribución inicial de planta. El algoritmo heurístico es bastante eficaz para la resolución de problemas de optimización combinatoria de múltiples filas, con uso de tiempo computacional mínimo. Finalmente, el rendimiento del algoritmo ha sido probado en varios casos de estudio y sus resultados fueron comparados con los obtenidos en otros trabajos citados en la bibliografía, mostrando un grado de eficiencia del 96%, pero con un bajo costo computacional.Tesi

Genetic approaches for the unequal area facility layout problem

Esta tesis doctoral aborda el problema de distribución en planta, el cuál en líneas generales, pretende asignar o distribuir instalaciones en una planta industrial. Existen muchos problemas diferentes dependiendo de las características que sean consideradas de la planta industrial, como por ejemplo, la forma de las instalaciones, el número de plantas, la flexibilidad requerida en los sistemas de producción, el tipo de producto que se fabrica, etcétera. Uno de los problemas más abordados, ha sido el problema de distribución en planta con instalaciones de área desigual. Para solucionar este tipo problemas existen muchas técnicas que pretenden alcanzar un diseño eficiente de la planta industrial. Entre ellas, una de las estrategias más usadas por los investigadores ha sido la de los Algoritmos Genéticos (AGs). Los AGs requieren definir un esquema de codificación para representar el diseño de la planta industrial como una estructura de datos. Esta estructura determina el tipo de soluciones que pueden ser obtenidas, e influencia la capacidad del AG para encontrar buenas soluciones. Aunque existen varios trabajos que revisan el estado del arte de los problemas de distribución en planta, no hay ninguno que centre su revisión en los esquemas de codificación y los operadores evolutivos usados por los AGs. Así, una de las contribuciones de la tesis que se presenta, es el estudio de los esquemas de codificación y los operadores evolutivos empleados por los AGs en problemas de distribución en planta. Además, este estudio se completa con una clasificación de las diferentes estructuras de codificación utilizadas por los autores, un estudio de sus características y objetivos, y finalmente, la identificación de los operadores de cruce y mutación que pueden ser aplicados dependiendo de la estructura de codificación. Por otro lado, en esta tesis se propone un AG para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, teniendo en cuenta aspectos que pueden ser cuantificados, tales como: el de flujo de material, las relaciones lógicas entre las actividades que se realizan en los centros de producción (comúnmente, instalaciones) y la forma de cada uno. Para ello, se sugiere una nueva forma de representar las plantas industriales. Este algoritmo se ha integrado en una aplicación informática que permite a los usuarios introducir los datos y configurar los parámetros del algoritmo, así como mostrar las soluciones propuestas de una manera sencilla y amigable. Finalmente, el algoritmo ha sido probado con varios problemas y sus resultados comparados con los obtenidos en otros trabajos citados en la bibliografía. Aunque el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual ha sido resuelto con muchas estrategias, siempre ha sido abordado teniendo en cuenta criterios cuantificables. Sin embargo, existen características subjetivas que resultan muy interesantes para este problema. Dicha características son muy difíciles de tener en cuenta mediante los métodos clásicos de optimización. Por esta razón, se propone un Algoritmo Genético Interactivo (AGI) para el problema de distribución en planta de instalaciones de área desigual, el cuál permite la interacción entre el algoritmo y el diseñador. Con la implicación del conocimiento del diseñador en la propuesta, el proceso de búsqueda es guiado y ajustado a las preferencias de aquél en cada iteración del algoritmo. Para evitar sobrecargar al diseñador, la población de soluciones es clasificada en grupos mediante un método de clustering. Así, sólo un elemento de cada grupo es evaluado. Durante todo este proceso, aquellas soluciones que resulten interesantes para el diseñador son almacenadas en memoria. Las pruebas realizadas muestran que el AGI propuesto es capaz de captar las preferencias del diseñador, y que además, progresa hacia una buena solución en un número de iteraciones razonable

Optimización de problemas de distribución en planta mediante algoritmos evolutivos

Este trabajo de investigación acomete el problema de distribución en planta. De forma resumida, este problema comprende la distribución de los diferentes departamentos que integran una planta industrial de la forma más satisfactoria posible teniendo en cuenta ciertos criterios y restricciones. Dependiendo de las características del problema, pueden originarse multitud de taxonomías o subproblemas de distribución en planta. En esta tesis doctoral, se abordará el problema de distribución en planta de áreas desiguales que ha sido uno de los más estudiados. Para resolver este problema de distribución en planta de áreas desiguales (UAFLP en inglés), han sido utilizadas multitud de propuestas con el objetivo de obtener el diseño más satisfactorio de la planta industrial. En este sentido, los algoritmos evolutivos han sido ampliamente utilizados en la bibliografía. Por otro lado, dentro de los posibles criterios a considerar cuando se resuelve el problema de distribución en planta, el coste de flujo de material ha sido el más empleado, ya que está directamente relacionado con el coste total de una planta industrial. Es por esta razón que esta tesis doctoral pretende resolver el problema de distribución en planta teniendo en cuenta el criterio del coste de flujo de material, con el objetivo de obtener mejores soluciones que las existentes hasta el momento en la bibliografía de referencia. Para ello, se ha empleado una novedosa y reciente metaheurística que se basa en el comportamiento existente en los arrecifes de corales marinos. Esta nueva metaheurística ha sido empleada con mucho éxito en diferentes problemas complejos de optimización, logrando obtener unos resultados muy satisfactorios en diferentes ámbitos y áreas. Este algoritmo de optimización basado en algoritmos de arrecifes de coral ha sido aplicado al problema de distribución en planta de áreas desiguales considerando el coste de flujo de material como criterio de optimización. La aplicación de esta propuesta es una contribución totalmente original al problema de distribución en planta, ya que, hasta el momento no había sido probado en este campo. La propuesta de optimización basada en los arrecifes de coral ha sido probada de forma empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía de diferente complejidad. Como resultado se ha mejorado las soluciones existentes hasta el momento en la mayoría de los casos probados. Por otro lado, con el objetivo de dar más diversidad a la población y para evitar que el algoritmo caiga en óptimos locales, se ha propuesto una mejora sobre esta metaheurística que se basa en un modelo de islas de arrecifes de coral, lo que permite realizar una paralelización del algoritmo inicial y así, evolucionar diferentes poblaciones de arrecifes de coral al mismo tiempo. Se ha realizado una experimentación empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía que ha permitido validar este nuevo enfoque bioinspirado, ofreciendo como resultado mejoras sobre las soluciones existentes hasta el momento en referencia a la mayoría de los casos probados (incluso mejores soluciones que las obtenidas por la propuesta inicial de algoritmo de arrecifes de coral). Mediante este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, se consigue también aumentar la diversidad de las soluciones del problema, lo que permite encontrar nuevas soluciones con mejores aptitudes en términos de coste de flujo de material y en menor tiempo de cómputo. Este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, es una nueva metaheurística que ha sido creada en esta investigación y es totalmente original. Ya que hasta ese momento, no existía ninguna propuesta paralelizada del algoritmo de optimización basado en arrecifes de coral. Por lo que, este nuevo modelo ha contribuido de una manera muy considerable en el estado del arte del problema de distribución en planta de áreas desiguales y también en el ámbito de la computación evolutiva y las metaheurísticas.This research work tackles the facility layout problem, in summary, this problem includes the distribution of the different departments that make up an industrial plant in the most satisfactory way possible, taking into account certain criteria y restrictions. Depending on the characteristics of the problem, a multitude of facility layout taxonomies or subproblems can arise. In this doctoral thesis, the unequal area facility layout problem is addressed, which has been one of the most studied in the related references. To solve the unequal area facility layout problem (UAFLP), many proposals have been used to obtain the most satisfactory design of the industrial plant. In this sense, evolutionary algorithms have been the most used in the literature. On the other hand, among the possible criteria to consider when solving the unequal area facility layout problem, the cost of material flow has been the most employed, since it is directly related to the total cost of an industrial plant. This is the reason why this doctoral thesis aims to solve the unequal area facility layout problem taking into account the criterion of the cost of material flow, intending to obtain better solutions than the consequences so far in the reference bibliography. For this, a new y recent metaheuristic has been used that is based on the behaviour existing in the marine coral reefs. This new metaheuristic has been used with great success in different complex optimization problems, achieving very satisfactory results in different fields y areas. This optimization algorithm based on coral algorithms has been applied to the unequal area facility layout problem by considering the cost of material flow as an optimization criterion. The application of this proposal is a totally original contribution to the facility layout problem, since, until now, it had not been tested in this field. The optimization proposal based on coral reefs has been empirically tested with a multitude of bibliographic reference problems of different complexity. As a result, the solutions improved so far have been improved in the references in most of the cases tested. Finally, to give more diversity to the population y to avoid the algorithm falling into local optimums, an improvement has been proposed on this metaheuristic that is based on a model of coral reef islands, which allows parallelization of the initial algorithm y thus, evolve different coral reef populations at the same time. Empirical experimentation with a multitude of bibliographic benchmark problems was carried out to validate this new bioinspired approach, y it has resulted in improvements over the solutions that have existed so far in the references in the majority of cases tested (even better solutions than ones obtained by the initial proposal of the coral reefs optimization algorithm). Through this new model of coral reef islands, it is also possible to increase the diversity of the solutions to the problem, allowing to find new designs with better skills in terms of material flow cost y in less computing time. This new island model of coral reef is a new metaheuristic that has been created in this research y is totally original. Since until then, there was no parallelized proposal for the coral reef-based optimization algorithm. Therefore, this new island model has contributed in a very considerable way in the state of the art of the unequal area facility layout problem, and also, in the evolutionary computation and metaheuristics

A Tabu Search Heuristic for the Dynamic Space Allocation Problem

The dynamic space allocation problem(DSAP) presented here is a relatively new problem in the literature. It looks at the optimization of space/resource assignments during the implementation of project activities. More specifically, the DSAP assigns project activities and their required resources to workspaces and idle resources to storage spaces with respect to minimizing the sum of the distances the resources travel. In this paper, construction algorithms and a tabu search heuristic are presented for the DSAP, and a set of test problems taken from the literature is used to test the performances of the heuristics. The results show that the proposed tabu search heuristic clearly outperforms the techniques (i.e., simulated annealing heuristics) presented in the literature with respect to solution quality and computation time