Una comparación de algoritmos basados en trayectoria granular para el problema de localización y ruteo con flota heterogénea (LRPH)

Indexación: Scopus.We consider the Location-Routing Problem with Heterogeneous Fleet (LRPH) in which the goal is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each open depot, and the corresponding routes fulfilling the demand of the customers and by considering a heterogeneous fleet. We propose a comparison of granular approaches of Simulated Annealing (GSA), of Variable Neighborhood Search (GVNS) and of a probabilistic Tabu Search (pGTS) for the LRPH. Thus, the proposed approaches consider a subset of the search space in which non-favorable movements are discarded regarding a granularity factor. The proposed algorithms are experimentally compared for the solution of the LRPH, by taking into account the CPU time and the quality of the solutions obtained on the instances adapted from the literature. The computational results show that algorithm GSA is able to obtain high quality solutions within short CPU times, improving the results obtained by the other proposed approaches.https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/55533/5896

A Granular Tabu Search Algorithm for a Real Case Study of a Vehicle Routing Problem with a Heterogeneous Fleet and Time Windows

Purpose: We consider a real case study of a vehicle routing problem with a heterogeneous fleet and time windows (HFVRPTW) for a franchise company bottling Coca-Cola products in Colombia. This study aims to determine the routes to be performed to fulfill the demand of the customers by using a heterogeneous fleet and considering soft time windows. The objective is to minimize the distance traveled by the performed routes. Design/methodology/approach: We propose a two-phase heuristic algorithm. In the proposed approach, after an initial phase (first phase), a granular tabu search is applied during the improvement phase (second phase). Two additional procedures are considered to help that the algorithm could escape from local optimum, given that during a given number of iterations there has been no improvement. Findings: Computational experiments on real instances show that the proposed algorithm is able to obtain high-quality solutions within a short computing time compared to the results found by the software that the company currently uses to plan the daily routes. Originality/value: We propose a novel metaheuristic algorithm for solving a real routing problem by considering heterogeneous fleet and time windows. The efficiency of the proposed approach has been tested on real instances, and the computational experiments shown its applicability and performance for solving NP-Hard Problems related with routing problems with similar characteristics. The proposed algorithm was able to improve some of the current solutions applied by the company by reducing the route length and the number of vehicles.Peer Reviewe

Planificacion agregada en la cosecha forestal: Un modelo de programacion matemática y solucion

En este estudio se propone y resuelve un modelo de programación entera mixta para la planificación táctica de la cosecha forestal. Se considera, el reemplazo de productos, la diferenciación de rodales y canchas de trozado. Las instancias usadas disponen de hasta: 60 rodales, 25 canchas de acopio, 10 clientes, 8 períodos de planificación y 20 reglas de trozado. Considerando, hasta 260000 variables, 4800 enteras y 10000 restricciones y usando el software Cplex. En todos los casos, se obtiene el óptimo y se verifica que a mayor número de reglas de trozado, el beneficio alcanzado también es mayor.In this study, we propose and solve a mix Integer Programming model for the tactical planning in forest harvesting. The following elements we considered the replacement of products, the stand differentiation places of bucking. The instances used have: 60 stands, 25 stockyards, 10 customers, 8 planning periods and 20 bucking rules, with up to 260000 variables, 48000 integers and 10000 constraints. We used Cplex software and in all cases, we obtained the optimum and we verified that, when there are a greater number of bucking rules, the benefit achieved was also greater

Metodología para crear rutas alimentadoras en sistemas de transporte masivo

Se propone una metodología para identificar rutas alimentadoras en zonas no conectadas para un sistema de transporte masivo, con el fin de aumentar la cobertura del servicio y mejorar el nivel de ocupación del sistema. La metodología propuesta consta de dos etapas: 1) estructurar escenarios de áreas no conectadas al sistema de transporte y 2) combinar técnicas heurísticas y exactas para resolver el problema de rutas alimentadoras. La metodología considera dentro de sus restricciones la duración de la ruta y la capacidad del vehículo alimentador. Para su modelamiento se establece una analogía entre los problemas del transporte de pasajeros y el problema de localización y ruteo, Location Routing Problem (LRP), que usualmente es aplicado a problemas de transporte de mercancías. La metodología de solución propuesta es una matheurística que combina las heurísticas Lin-Kernighan-Helsgaun (LKH) y ahorros con el algoritmo de ramificación y corte, Branch-and-Cut, aplicado sobre un modelo lineal entero mixto de partición de conjuntos (Set Partitioning) para LRP. Esta propuesta metodológica es validada con casos de prueba reales del sistema de transporte masivo de la ciudad de Pereira (Megabús), donde se consideran algunas zonas no conectadas del Área Metropolitana Centro Occidente, localizada en el eje cafetero colombiano

Comparative analysis of granular neighborhoods in a Tabu Search for the vehicle routing problem with heterogeneous fleet and variable costs (HFVRP)

In the vehicle routing problem with heterogeneous fleet and variable costs (HFVRP), the group of routes to be developed to satisfy the demand of the customer must be determined, considering the minimization of the total costs of the travelled distance. Heuristic algorithms based on local searches use simple movements (neighborhoods) to generate feasible solutions to problems related to route design. In this article, we conduct a comparative analysis of granular neighborhoods in a Tabu Search for the HFVRP, in terms of the quality of the obtained solution. The computational experiments, performed on instances of benchmarking for the HFVRP, showed the efficiency and effectiveness of implementing some neighborhoods in metaheuristic algorithms of path, such as the Tabu Search

A comparison of trajectory granular based algorithms for the location-routing problem with heterogeneous fleet (LRPH)

We consider the Location-Routing Problem with Heterogeneous Fleet (LRPH) in which the goal is to determine the depots to be opened, the customers to be assigned to each open depot, and the corresponding routes fulfilling the demand of the customers and by considering a heterogeneous fleet. We propose a comparison of granular approaches of Simulated Annealing (GSA), of Variable Neighborhood Search (GVNS) and of a probabilistic Tabu Search (pGTS) for the LRPH. Thus, the proposed approaches consider a subset of the search space in which non-favorable movements are discarded regarding a granularity factor. The proposed algorithms are experimentally compared for the solution of the LRPH, by taking into account the CPU time and the quality of the solutions obtained on the instances adapted from the literature. The computational results show that algorithm GSA is able to obtain high quality solutions within short CPU times, improving the results obtained by the other proposed approaches.Nosotros consideramos el problema de localización y ruteo de vehículos con flota heterogénea (LRPH) en el cual la meta es determinar los depósitos a ser abiertos, los clientes asignados a cada deposito, y las rutas que satisfagan la demanda de los clientes considerando una flota heterogénea. Nosotros proponemos una comparación de algoritmos granulares de Recocido Simulado (GSA), Búsqueda de Vecindario Variable (GVNS) y Tabú Search probabilístico (pGTS) para el LRPH. De esta manera, los algoritmos propuestos consideran un subconjunto del espacio en el cual los movimientos menos favorables son descartados según un factor de granularidad. Los algoritmos propuestos son comparados experimentalmente para la solución del LRPH, considerando el tiempo de CPU y la calidad de la solución obtenida en instancias adaptadas de la literatura. Los resultados computacionales muestran que el algoritmos GSA es capaz de obtener buenas soluciones en tiempos computacionales reducidos, mejorando los resultados obtenidos por los otros algoritmos propuestos

Metodología de solución híbrida: heuristica-metaheuristica-enumeración implicita 1-0 para el problema de ruteamiento de vehiculos capacitado (CVRP)

En este trabajo se presenta una metodología híbrida para resolver el problema de ruteo de vehículos capacitado o CVRP. Se plantea una propuesta para resolver un problema CVRP para un único depósito que utiliza en su interior la solución del modelo del agente viajero (TSP) que se deriva del modelo del problema VRP con distancias simétricas y que no incluye el depósito. El problema resultante se resuelve usando un algoritmo genético especializado de Chu-Beasley que utiliza como etapa de mejoría un algoritmo exacto de enumeración implícita 0-1 de Balas. El algoritmo genético contiene en cada iteración una población de individuos que representan alternativas de solución separadas en rutas. Estas son codificadas de forma eficiente usando un solo vector de tamaño constante. dentro del algoritmo genético se crean rutas nuevas, se eliminan rutas existentes, se intercambian clientes de una misma ruta y se intercambian clientes que pertenecen a diferentes rutas. Una vez finalizado el ciclo selección-recombinación-mutación, el descendiente generado representa una nueva propuesta de solución con un conjunto de rutas y de clientes por ruta. En este momento se inicia la etapa de mejoría local, la cual toma cada ruta del individuo por separado y la optimiza usando un algoritmo exacto de enumeración implícita 1-0 de Balas. En esta etapa no se crean ni se eliminan rutas del descendiente