Optimización multiobjetivo para resolver el problema de ruteo sin retorno al depósito de inicio (OVRP)

La Planificación de ruta es una de las decisiones operacionales de las empresas de logística, transporte y distribución que tienen un alto impacto en la eficiencia y la calidad de los servicios. Hoy en día estos problemas tienen mayor importancia, y no sólo por razones económicas. La posibilidad de obtener soluciones de alta calidad tan pronto como sea posible con independencia de los operadores humanos no puede ser ignorada. La interacción humana puede fallar, retrasar respuestas o provocar errores irrecuperables. Por lo tanto, la disponibilidad de sistemas inteligentes que implementan efectivamente modelos operativos y soluciones adecuadas es una prioridad. Sin embargo, en profundidad se requiere el conocimiento de los modelos en los que han de basarse para tales sistemas. En el problema de ruteo de vehículos abiertos, Open Vehicle Routing Problem (OVRP), un vehículo no vuelve al depósito después de dar servicio el último cliente en una ruta. La descripción de esta variante del problema de rutas para vehículos estándar aparecido en la literatura de hace más de 20 años, pero solo recientemente atrajo la atención de los profesionales e investigadores

Optimización multiobjetivo para resolver el problema de ruteo sin retorno al depósito de inicio (OVRP)

La Planificación de ruta es una de las decisiones operacionales de las empresas de logística, transporte y distribución que tienen un alto impacto en la eficiencia y la calidad de los servicios. Hoy en día estos problemas tienen mayor importancia, y no sólo por razones económicas. La posibilidad de obtener soluciones de alta calidad tan pronto como sea posible con independencia de los operadores humanos no puede ser ignorada. La interacción humana puede fallar, retrasar respuestas o provocar errores irrecuperables. Por lo tanto, la disponibilidad de sistemas inteligentes que implementan efectivamente modelos operativos y soluciones adecuadas es una prioridad. Sin embargo, en profundidad se requiere el conocimiento de los modelos en los que han de basarse para tales sistemas. En el problema de ruteo de vehículos abiertos, Open Vehicle Routing Problem (OVRP), un vehículo no vuelve al depósito después de dar servicio el último cliente en una ruta. La descripción de esta variante del problema de rutas para vehículos estándar aparecido en la literatura de hace más de 20 años, pero solo recientemente atrajo la atención de los profesionales e investigadores

Service scheduling and vehicle routing problem to minimise the risk of missing appointments

This research studies a workforce scheduling and vehicle routing problem where technicians drive a vehicle to customer locations to perform service tasks. The service times and travel times are subject to stochastic events. There is an agreed time window for starting each service task. The risk of missing the time window for a task is defined as the probability that the technician assigned to the task arrives at the customer site later than the time window. The problem is to generate a schedule that minimises the maximum of risks and the sum of risks of all the tasks considering the effect of skill levels and task priorities. A new approach is taken to build schedules that minimise the risks of missing appointments as well as the risks of technicians not being able to complete their daily tours on time.We first analyse the probability distribution of the arrival time to any customer location considering the distributions of activities prior to this arrival. Based on the analysis, an efficient estimation method for calculating the risks is proposed, which is highly accurate and this is verified by comparing the results of the estimation method with a numerical integral method.We then develop three new workforce scheduling and vehicle routing models that minimise the risks with different considerations such as an identical standard deviation of the duration for all uncertain tasks in the linear risk minimisation model, and task priorities in the priority task risk minimisation model. A simulated annealing algorithm is implemented for solving the models at the start of the day and for re-optimisation during the day. Computational experiments are carried out to compare the results of the risk minimisation models with those of the traditional travel cost model. The performance is measured using risks and robustness. Simulation is used to compare the numbers of missed appointments and test the effect of re-optimisation.The results of the experiments demonstrate that the new models significantly reduce the risks and generate schedules with more contingency time allowances. Simulation results also show that re-optimisation reduces the number of missed appointments significantly. The risk calculation methods and risk minimisation algorithm are applied to a real-world problem in the telecommunication sector.</div

Estudio del problema de ruteo de vehículos con balance de carga :Aplicación de la meta-heurística Búsqueda Tabú.

92 páginasEl Problema de Ruteo de Vehículos (VRP – por su sigla en inglés) es uno de los problemas de optimización combinatoria más estudiados en las últimas décadas. Este consiste en determinar un conjunto de rutas para una flota de vehículos que parte de uno o más depósitos para satisfacer la demanda de clientes dispersos geográficamente. El enfoque tradicionalmente utilizado ha sido la optimización de un solo objetivo; sin embargo, en la realidad organizacional optimizar más de un objetivo permite la toma de decisiones con una visión de negocio más integral. El presente trabajo estudia el problema de ruteo de vehículos bajo un enfoque multi-objetivo, en el cual se incorpora además de la minimización de la distancia, el balance de carga como objetivo de optimización. Al hacer una exhaustiva revisión de la literatura del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo se evidenció que el balance de carga es un objetivo que se ha estudiado poco y en la mayoría de los trabajos analizados, se ha considerado el balance de carga desde la perspectiva de la longitud de las rutas. Como consecuencia, en este trabajo se definió el balance de carga como la diferencia de carga entre los vehículos con mayor y menor cantidad de producto a transportar hacia los clientes. Para la caracterización del problema de ruteo de vehículos multi-objetivo, mono-depósito con balance de cargas, se desarrolló un modelo de programación entera mixta el cual se implementó en GAMS y se probó con las primeras siete instancias de Augerat et al. (1998) obteniendo resultados prometedores tanto en el enfoque mono-objetivo como en el multi-objetivo. Por otra parte, teniendo en cuenta la complejidad del problema estudiado, se desarrolló un algoritmo de Búsqueda Tabú con tamaños de lista tabú fija y dependiente del número de nodos, el cual se probó con todas las instancias de Augerat et al

Planification de trajectoires pour une flotte d'UAVs.

RÉSUMÉ Les drones, qu’on appelle aussi UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) ou RPV (Remotely Piloted Vehicles), sont des avions sans pilote. Ils sont adoptés par des organisations militaires et civiles pour accomplir des tâches difficiles dans des environnements très hostiles, sans aucun risque pour l’humain. Comme toute nation développée, le Canada a recours à ces avions pour ses missions militaires de maintien de la paix et pour des missions civiles telles que la surveillance du littoral, la surveillance des grands territoires et pour l’aide lors d’opérations de sauvetage. L’utilisation des UAVs est très diverse, que ce soit pour des opérations militaires ou civiles, et l’engouement pour ces engins est de plus en plus grand dans les pays industrialisés. Les progrès réalisés dans les technologies de contrôle, de détection et de calcul ont permis à ces véhicules de réaliser des missions indépendantes du contrôle direct de l'opérateur. L’itinéraire peut être planifié à l'avance de la mission et le drone peut alors l’exécuter automatiquement. La planification de cet itinéraire efficace implique la détermination de solutions permettant d’atteindre un certain but fixé, comme par exemple éviter que le drone soit détecté par les radars au cours de son itinéraire, ou trouver l'itinéraire le plus court en terme de temps de déplacement, ou encore la minimisation du coût de la mission.--------- ABSTRACT UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) or RPV (Remotely Piloted Vehicles), are planes without pilots. They were adopted by military and civilian organizations to accomplish difficult tasks over hostile environments and without risk for humans. Like any other developed nation, Canada has used the UAVs for its military missions such as peacekeeping and for civilian missions such as coastal monitoring, surveillance of large areas and rescue operations. The applications of UAVs are very diverse, ranging from surveillance operations to combat operations through rescues. Advances in monitoring technologies, detection and computing have allowed these vehicles to perform missions without the direct control of the operator. The itinerary can be planned in advance and the UAVs can then run automatically. Planning efficient routes involves determining a specific solution with a precise objective like avoiding radar detection of the UAVs, finding the shortest path in terms of time, or minimizing the cost of the mission

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste