Arc Routing Problems for Road Network Maintenance

RÉSUMÉ : Cette thèse présente deux problèmes rencontrés dans l’entretien des réseaux routiers, soit la surveillance des réseaux routiers pour la détection de verglas sur la chaussée et la reprogrammation des itinéraires pour les activités de déneigement et d’épandage de sel. Nous représentons ces problèmes par des modèles de tournées sur les arcs. La dépendance aux moments et la nature dynamique sont des caractéristiques propres de ces problèmes, par conséquence le cas de surveillance des réseaux routiers est modélisé comme un problème de postier rural avec fenêtres-horaires (RPPTW), tandis que le cas de la reprogrammation utilise des modèles obtenus à partir des formulations de problèmes de tournées sur les arcs avec capacité. Dans le cas du problème de surveillance, une patrouille vérifie l’état des chemins et des autoroutes, elle doit principalement détecter le verglas sur la chaussée dans le but d’assurer de bonnes conditions aux chauffeurs et aux piétons. Étant donné un réseau routier et des prévisions météo, le problème consiste à créer une tournée qui permette de détecter opportunément le verglas sur les rues et les routes. L’objectif poursuivi consiste à minimiser le coût de cette opération. En premier, on présente trois formulations basées sur la programmation linéaire en nombres entiers pour le problème de surveillance des réseaux qui dépend du moment et deux méthodes de résolution: un algorithme de coupes et un algorithme heuristique appelé adaptive large neighborhood search (ALNS). La méthode exacte inclut des inéquations valides tirées du problème du voyageur de commerce avec fenêtres-horaires et aussi du problème de voyageur du commerce avec contraintes de précédence. La méthode heuristique considère deux phases: en premier, on trouve une solution initiale et après dans la deuxième phase, l’algorithme essaie d’améliorer la solution initiale en utilisant sept heuristiques de destruction et deux heuristiques de réparation choisies au hasard. La performance des heuristiques est évaluée pendant les itérations. Une meilleure performance correspond à une plus grande probabilité de choisir une heuristique. Plusieurs tests ont été faits sur deux ensembles d’exemplaires de problèmes. Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de coupes est capable de résoudre des réseaux avec 104 arêtes requises et des fenêtres-horaires structurées par tranches horaires ; l’algorithme peut aussi résoudre des réseaux avec 45 arêtes requises et des fenêtres-horaires structurées pour chaque arête requise. Pour l’algorithme ALNS, différentes versions de l’algorithme sont comparées. Les résultats montrent que cette méthode est efficace parce qu’elle est capable de résoudre à l’optimalité 224 des 232 exemplaires et de réduire le temps de calcul significativement pour les exemplaires les plus difficiles. La dernière partie de la thèse introduit le problème de la reprogrammation de tournées sur les arcs avec capacité (RCARP), lequel permet de modéliser la reprogrammation des itinéraires après une panne d’un véhicule lors de la phase d’exécution d’un plan initial des activités de déneigement ou d’épandage de sel. Le planificateur doit alors modifier le plan initial rapidement et reprogrammer les véhicules qui restent pour finir les activités. Dans ce cas, l’objectif poursuivi consiste à minimiser le coût d’opération et le coût de perturbation. La distance couverte par les véhicules correspond au coût d’opération, cependant une nouvelle métrique est développée pour mesurer le coût de perturbation. Les coûts considérés sont des objectifs en conflit. On analyse quatre politiques à la phase de re-routage en utilisant des formulations de programmation linéaire en nombres entiers. On propose une solution heuristique comme méthode pour résoudre le RCARP quand les coûts d’opération et de perturbation sont minimisés en même temps et quand une réponse rapide est nécessaire. La méthode consiste à fixer une partie de l’itinéraire initial et après à modifier seulement les itinéraires des véhicules les plus proches de la zone de l’interruption de la tournée du véhicule défaillant. La méthode a été testée sur des exemplaires obtenus d’un réseau réel. Nos tests indiquent que la méthode peut résoudre rapidement des exemplaires avec 88 arêtes requises et 10 véhicules actifs après la panne d’un véhicule. En conclusion, la principale contribution de cette thèse est de présenter des modèles de tournées sur les arcs et de proposer des méthodes de résolution d’optimisation qui incluent la dépendance aux temps et l’aspect dynamique. On propose des modèles et des méthodes pour résoudre le RPPTW, et on présente des résultats pour ce problème. On introduit pour la première fois le RCARP. Trois articles correspondant aux trois principaux chapitres ont été acceptés ou soumis à des revues avec comité de Lecture: “The rural postman problem with time windows” accepté dans Networks, “ALNS for the rural postman problem with time windows” soumis à Networks, and “The rescheduling capacitated arc routing problem” soumis à International Transactions in Operational Research.----------ABSTRACT : This dissertation addresses two problems related to road network maintenance: the road network monitoring of black-ice and the rescheduling of itineraries for snow plowing and salt spreading operations. These problems can naturally be represented using arc routing models. Timing-sensitive and dynamic nature are inherent characteristics of these problems, therefore the road network monitoring is modeled as a rural postman problem with time windows (RPPTW) and in the rescheduling case, models based on capacitated arc routing formulations are suggested for the rerouting phase. The detection of black-ice on the roads is carried out by a patrol to ensure safety conditions for drivers and pedestrians. Specific meteorological conditions cause black-ice on the roads; therefore the patrol must design a route covering part of the network in order to timely detect the black-ice according to weather forecasts. We look for minimum-cost solutions that satisfy the timing constraints. At first, three formulations based on mixed integer linear programming are presented for the timing-sensitive road network monitoring and two solution approaches are proposed: a cutting plane algorithm and an adaptive large neighborhood search (ALNS) algorithm. The exact method includes valid inequalities from the traveling salesman problem (TSP) with time windows and from the precedence constrained TSP. The heuristic method consists of two phases: an initial solution is obtained, and then in the second phase the ALNS method tries to improve the initial solution using seven removal and two insertion heuristics. The performance of the heuristics is evaluated during the iterations, and therefore the heuristics are selected depending on their performance (with higher probability for the better ones). Several tests are done on two sets of instances. The computational experiments performed show that the cutting plane algorithm is able to solve instances with up to 104 required edges and with time windows structured by time slots, and problems with up to 45 required edges and time windows structured by each required edge. For the ALNS algorithm, several versions of the algorithm are compared. The results show that this approach is efficient, solving to optimality 224 of 232 instances and significantly reducing the computational time on the hardest instances. The last part of the dissertation introduces the rescheduling capacitated arc routing problem (RCARP), which models the rescheduling of itineraries after a vehicle failure happens in the execution of an initial plan of snow plowing or salt spreading operations. A dispatcher must quickly adjust the remaining vehicles and modify the initial plan in order to complete the operations. In this case we look for solutions that minimize operational and disruption costs. The traveled distance represents the operational cost, and a new metric is discussed as disruption cost. The concerned objectives are in conflict. Four policies are analyzed in the rerouting phase using mixed integer linear programming formulations. A heuristic solution is developed to solve the RCARP when operational and disruption costs are minimized simultaneously and a quick response is needed. The idea is to fix part of the initial itinerary and only modify the itinerary of vehicles closer to the failure zone. The method is tested on a set of instances generated from a real network. Our tests indicate that the method can solve instances with up to 88 required edges and 10 active vehicles after the vehicle breakdown. In short the main contribution of this dissertation is to present arc routing models and optimization solution techniques that consider timing-sensitive and dynamic aspects. Formulations and solution methods with computational results are given for the RPPTW, and the RCARP is studied for the first time here. Three articles corresponding to the main three chapters have been accepted or submitted to peer review journals: “The rural postman problem with time windows” accepted in Networks, “ALNS for the rural postman problem with time windows” submitted to Networks, and “The rescheduling capacitated arc routing problem” submitted to International Transactions in Operational Research

Multi-Scale Models for Transportation Systems Under Emergency Conditions

In recent years natural disasters have caused significant disruptions to transportation systems, which had to cascade negative impacts on humanitarian operations, related infrastructure, and associated industries in the affected areas. How to prepare for and respond to transportation system disruptions is a complex decision incorporating a variety of factors, from system use to system preparation. To address these challenges, the project team has developed optimization models for flight rescheduling and road restoration after a natural disaster and integrated the models as a decisionmaking tool. The data of North Carolina emergency response activities, air flights, and road closures during Hurricane Matthew were used to test the models and tool. The testing results show that the integrated tool can quickly find optimal sets and sequences for road restoration and flight schedules recovery at an affected airport and 50 counties. The tool can also visualize the damaged connections between counties, airports and resource centers, and the road restoration schedule and flight schedules recovery plan. The optimization models and decision-making tool developed in this project can support deploying effective restoration and recovery of transportation systems during an emergency event, which can improve the mobility of people and disaster relief under emergency

Proactive management of uncertainty to improve scheduling robustness in proces industries

Dinamisme, capacitat de resposta i flexibilitat són característiques essencials en el desenvolupament de la societat actual. Les noves tendències de globalització i els avenços en tecnologies de la informació i comunicació fan que s'evolucioni en un entorn altament dinàmic i incert. La incertesa present en tot procés esdevé un factor crític a l'hora de prendre decisions, així com un repte altament reconegut en l'àrea d'Enginyeria de Sistemes de Procés (PSE). En el context de programació de les operacions, els models de suport a la decisió proposats fins ara, així com també software comercial de planificació i programació d'operacions avançada, es basen generalment en dades estimades, assumint implícitament que el programa d'operacions s'executarà sense desviacions. La reacció davant els efectes de la incertesa en temps d'execució és una pràctica habitual, però no sempre resulta efectiva o factible. L'alternativa és considerar la incertesa de forma proactiva, és a dir, en el moment de prendre decisions, explotant el coneixement disponible en el propi sistema de modelització.Davant aquesta situació es plantegen les següents preguntes: què s'entén per incertesa? Com es pot considerar la incertesa en el problema de programació d'operacions? Què s'entén per robustesa i flexibilitat d'un programa d'operacions? Com es pot millorar aquesta robustesa? Quins beneficis comporta? Aquesta tesi respon a aquestes preguntes en el marc d'anàlisis operacionals en l'àrea de PSE. La incertesa es considera no de la forma reactiva tradicional, sinó amb el desenvolupament de sistemes proactius de suport a la decisió amb l'objectiu d'identificar programes d'operació robustos que serveixin com a referència pel nivell inferior de control de planta, així com també per altres centres en un entorn de cadenes de subministrament. Aquest treball de recerca estableix les bases per formalitzar el concepte de robustesa d'un programa d'operacions de forma sistemàtica. Segons aquest formalisme, els temps d'operació i les ruptures d'equip són considerats inicialment com a principals fonts d'incertesa presents a nivell de programació de la producció. El problema es modelitza mitjançant programació estocàstica, desenvolupant-se finalment un entorn d'optimització basat en simulació que captura les múltiples fonts d'incertesa, així com també estratègies de programació d'operacions reactiva, de forma proactiva. La metodologia desenvolupada en el context de programació de la producció s'estén posteriorment per incloure les operacions de transport en sistemes de múltiples entitats i incertesa en els temps de distribució. Amb aquesta perspectiva més àmplia del nivell d'operació s'estudia la coordinació de les activitats de producció i transport, fins ara centrada en nivells estratègic o tàctic. L'estudi final considera l'efecte de la incertesa en la demanda en les decisions de programació de la producció a curt termini. El problema s'analitza des del punt de vista de gestió del risc, i s'avaluen diferents mesures per controlar l'eficiència del sistema en un entorn incert.En general, la tesi posa de manifest els avantatges en reconèixer i modelitzar la incertesa, amb la identificació de programes d'operació robustos capaços d'adaptar-se a un ampli rang de situacions possibles, enlloc de programes d'operació òptims per un escenari hipotètic. La metodologia proposada a nivell d'operació es pot considerar com un pas inicial per estendre's a nivells de decisió estratègics i tàctics. Alhora, la visió proactiva del problema permet reduir el buit existent entre la teoria i la pràctica industrial, i resulta en un major coneixement del procés, visibilitat per planificar activitats futures, així com també millora l'efectivitat de les tècniques reactives i de tot el sistema en general, característiques altament desitjables per mantenir-se actiu davant la globalitat, competitivitat i dinàmica que envolten un procés.Dynamism, responsiveness, and flexibility are essential features in the development of the current society. Globalization trends and fast advances in communication and information technologies make all evolve in a highly dynamic and uncertain environment. The uncertainty involved in a process system becomes a critical problem in decision making, as well as a recognized challenge in the area of Process Systems Engineering (PSE). In the context of scheduling, decision-support models developed up to this point, as well as commercial advanced planning and scheduling systems, rely generally on estimated input information, implicitly assuming that a schedule will be executed without deviations. The reaction to the effects of the uncertainty at execution time becomes a common practice, but it is not always effective or even possible. The alternative is to address the uncertainty proactively, i.e., at the time of reasoning, exploiting the available knowledge in the modeling procedure itself. In view of this situation, the following questions arise: what do we understand for uncertainty? How can uncertainty be considered within scheduling modeling systems? What is understood for schedule robustness and flexibility? How can schedule robustness be improved? What are the benefits? This thesis answers these questions in the context of operational analysis in PSE. Uncertainty is managed not from the traditional reactive viewpoint, but with the development of proactive decision-support systems aimed at identifying robust schedules that serve as a useful guidance for the lower control level, as well as for dependent entities in a supply chain environment. A basis to formalize the concept of schedule robustness is established. Based on this formalism, variable operation times and equipment breakdowns are first considered as the main uncertainties in short-term production scheduling. The problem is initially modeled using stochastic programming, and a simulation-based stochastic optimization framework is finally developed, which captures the multiple sources of uncertainty, as well as rescheduling strategies, proactively. The procedure-oriented system developed in the context of production scheduling is next extended to involve transport scheduling in multi-site systems with uncertain travel times. With this broader operational perspective, the coordination of production and transport activities, considered so far mainly in strategic and tactical analysis, is assessed. The final research point focuses on the effect of demands uncertainty in short-term scheduling decisions. The problem is analyzed from a risk management viewpoint, and alternative measures are assessed and compared to control the performance of the system in the uncertain environment.Overall, this research work reveals the advantages of recognizing and modeling uncertainty, with the identification of more robust schedules able to adapt to a wide range of possible situations, rather than optimal schedules for a hypothetical scenario. The management of uncertainty proposed from an operational perspective can be considered as a first step towards its extension to tactical and strategic levels of decision. The proactive perspective of the problem results in a more realistic view of the process system, and it is a promising way to reduce the gap between theory and industrial practices. Besides, it provides valuable insight on the process, visibility for future activities, as well as it improves the efficiency of reactive techniques and of the overall system, all highly desirable features to remain alive in the global, competitive, and dynamic process environment

Improving just-in-time delivery performance of IoT-enabled flexible manufacturing systems with AGV based material transportation

Autonomous guided vehicles (AGVs) are driverless material handling systems used for transportation of pallets and line side supply of materials to provide flexibility and agility in shop-floor logistics. Scheduling of shop-floor logistics in such systems is a challenging task due to their complex nature associated with the multiple part types and alternate material transfer routings. This paper presents a decision support system capable of supporting shop-floor decision-making activities during the event of manufacturing disruptions by automatically adjusting both AGV and machine schedules in Flexible Manufacturing Systems (FMSs). The proposed system uses discrete event simulation (DES) models enhanced by the Internet-of-Things (IoT) enabled digital integration and employs a nonlinear mixed integer programming Genetic Algorithm (GA) to find near-optimal production schedules prioritising the just-in-time (JIT) material delivery performance and energy efficiency of the material transportation. The performance of the proposed system is tested on the Integrated Manufacturing and Logistics (IML) demonstrator at WMG, University of Warwick. The results showed that the developed system can find the near-optimal solutions for production schedules subjected to production anomalies in a negligible time, thereby supporting shop-floor decision-making activities effectively and rapidly

Improving just-in-time delivery performance of IoT-enabled flexible manufacturing systems with AGV based material transportation

© 2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. Autonomous guided vehicles (AGVs) are driverless material handling systems used for transportation of pallets and line side supply of materials to provide flexibility and agility in shop-floor logistics. Scheduling of shop-floor logistics in such systems is a challenging task due to their complex nature associated with the multiple part types and alternate material transfer routings. This paper presents a decision support system capable of supporting shop-floor decision-making activities during the event of manufacturing disruptions by automatically adjusting both AGV and machine schedules in Flexible Manufacturing Systems (FMSs). The proposed system uses discrete event simulation (DES) models enhanced by the Internet-of-Things (IoT) enabled digital integration and employs a nonlinear mixed integer programming Genetic Algorithm (GA) to find near-optimal production schedules prioritising the just-in-time (JIT) material delivery performance and energy efficiency of the material transportation. The performance of the proposed system is tested on the Integrated Manufacturing and Logistics (IML) demonstrator at WMG, University of Warwick. The results showed that the developed system can find the near-optimal solutions for production schedules subjected to production anomalies in a negligible time, thereby supporting shop-floor decision-making activities effectively and rapidly

Smooth and controlled recovery planning of disruptions in rapid transit networks

This paper studies the disruption management problem of rapid transit rail networks. We consider an integrated model for the recovery of the timetable and the rolling stock schedules. We propose a new approach to deal with large-scale disruptions: we limit the number of simultaneous schedule changes as much as possible, and we control the length of the recovery period, in addition to the traditional objective criteria such as service quality and operational costs. Our new criteria express two goals: the recovery schedules can easily be implemented in practice, and the operations quickly return to the originally planned schedules after the recovery period. We report our computational tests on realistic problem instances of the Spanish rail operator RENFE and demonstrate the potential of this approach by solving different variants of the proposed model

Towards Autonomous Aviation Operations: What Can We Learn from Other Areas of Automation?

Rapid advances in automation has disrupted and transformed several industries in the past 25 years. Automation has evolved from regulation and control of simple systems like controlling the temperature in a room to the autonomous control of complex systems involving network of systems. The reason for automation varies from industry to industry depending on the complexity and benefits resulting from increased levels of automation. Automation may be needed to either reduce costs or deal with hazardous environment or make real-time decisions without the availability of humans. Space autonomy, Internet, robotic vehicles, intelligent systems, wireless networks and power systems provide successful examples of various levels of automation. NASA is conducting research in autonomy and developing plans to increase the levels of automation in aviation operations. This paper provides a brief review of levels of automation, previous efforts to increase levels of automation in aviation operations and current level of automation in the various tasks involved in aviation operations. It develops a methodology to assess the research and development in modeling, sensing and actuation needed to advance the level of automation and the benefits associated with higher levels of automation. Section II describes provides an overview of automation and previous attempts at automation in aviation. Section III provides the role of automation and lessons learned in Space Autonomy. Section IV describes the success of automation in Intelligent Transportation Systems. Section V provides a comparison between the development of automation in other areas and the needs of aviation. Section VI provides an approach to achieve increased automation in aviation operations based on the progress in other areas. The final paper will provide a detailed analysis of the benefits of increased automation for the Traffic Flow Management (TFM) function in aviation operations

Optimization models and methods for real-time transportation planning in forestry

Lors du transport du bois de la forêt vers les usines, de nombreux événements imprévus peuvent se produire, événements qui perturbent les trajets prévus (par exemple, en raison des conditions météo, des feux de forêt, de la présence de nouveaux chargements, etc.). Lorsque de tels événements ne sont connus que durant un trajet, le camion qui accomplit ce trajet doit être détourné vers un chemin alternatif. En l’absence d’informations sur un tel chemin, le chauffeur du camion est susceptible de choisir un chemin alternatif inutilement long ou pire, qui est lui-même "fermé" suite à un événement imprévu. Il est donc essentiel de fournir aux chauffeurs des informations en temps réel, en particulier des suggestions de chemins alternatifs lorsqu’une route prévue s’avère impraticable. Les possibilités de recours en cas d’imprévus dépendent des caractéristiques de la chaîne logistique étudiée comme la présence de camions auto-chargeurs et la politique de gestion du transport. Nous présentons trois articles traitant de contextes d’application différents ainsi que des modèles et des méthodes de résolution adaptés à chacun des contextes. Dans le premier article, les chauffeurs de camion disposent de l’ensemble du plan hebdomadaire de la semaine en cours. Dans ce contexte, tous les efforts doivent être faits pour minimiser les changements apportés au plan initial. Bien que la flotte de camions soit homogène, il y a un ordre de priorité des chauffeurs. Les plus prioritaires obtiennent les volumes de travail les plus importants. Minimiser les changements dans leurs plans est également une priorité. Étant donné que les conséquences des événements imprévus sur le plan de transport sont essentiellement des annulations et/ou des retards de certains voyages, l’approche proposée traite d’abord l’annulation et le retard d’un seul voyage, puis elle est généralisée pour traiter des événements plus complexes. Dans cette ap- proche, nous essayons de re-planifier les voyages impactés durant la même semaine de telle sorte qu’une chargeuse soit libre au moment de l’arrivée du camion à la fois au site forestier et à l’usine. De cette façon, les voyages des autres camions ne seront pas mo- difiés. Cette approche fournit aux répartiteurs des plans alternatifs en quelques secondes. De meilleures solutions pourraient être obtenues si le répartiteur était autorisé à apporter plus de modifications au plan initial. Dans le second article, nous considérons un contexte où un seul voyage à la fois est communiqué aux chauffeurs. Le répartiteur attend jusqu’à ce que le chauffeur termine son voyage avant de lui révéler le prochain voyage. Ce contexte est plus souple et offre plus de possibilités de recours en cas d’imprévus. En plus, le problème hebdomadaire peut être divisé en des problèmes quotidiens, puisque la demande est quotidienne et les usines sont ouvertes pendant des périodes limitées durant la journée. Nous utilisons un modèle de programmation mathématique basé sur un réseau espace-temps pour réagir aux perturbations. Bien que ces dernières puissent avoir des effets différents sur le plan de transport initial, une caractéristique clé du modèle proposé est qu’il reste valable pour traiter tous les imprévus, quelle que soit leur nature. En effet, l’impact de ces événements est capturé dans le réseau espace-temps et dans les paramètres d’entrée plutôt que dans le modèle lui-même. Le modèle est résolu pour la journée en cours chaque fois qu’un événement imprévu est révélé. Dans le dernier article, la flotte de camions est hétérogène, comprenant des camions avec des chargeuses à bord. La configuration des routes de ces camions est différente de celle des camions réguliers, car ils ne doivent pas être synchronisés avec les chargeuses. Nous utilisons un modèle mathématique où les colonnes peuvent être facilement et naturellement interprétées comme des itinéraires de camions. Nous résolvons ce modèle en utilisant la génération de colonnes. Dans un premier temps, nous relaxons l’intégralité des variables de décision et nous considérons seulement un sous-ensemble des itinéraires réalisables. Les itinéraires avec un potentiel d’amélioration de la solution courante sont ajoutés au modèle de manière itérative. Un réseau espace-temps est utilisé à la fois pour représenter les impacts des événements imprévus et pour générer ces itinéraires. La solution obtenue est généralement fractionnaire et un algorithme de branch-and-price est utilisé pour trouver des solutions entières. Plusieurs scénarios de perturbation ont été développés pour tester l’approche proposée sur des études de cas provenant de l’industrie forestière canadienne et les résultats numériques sont présentés pour les trois contextes.When wood is transported from forest sites to mills, several unforeseen events may occur, events which perturb planned trips (e.g., because of weather conditions, forest fires, or the occurrence of new loads). When such events take place while the trip is under way, the truck involved must be rerouted to an alternative itinerary. Without relevant information on such alternative itineraries, the truck driver may choose a needlessly long one or, even worse, an itinerary that may itself be "closed" by an unforeseen event (the same event as for the original itinerary or another one). It is thus critical to provide drivers with real-time information, in particular, suggestions of alternative itineraries, when the planned one cannot be performed. Recourse strategies to deal with unforeseen events depend on the characteristics of the studied supply chain, such as the presence of auto-loaders and the management policy of forestry transportation companies. We present three papers dealing with three differ- ent application contexts, as well as models and solution methods adapted to each context. In the first paper, we assume a context where truck drivers are provided a priori with the whole weekly plan. In this context, every effort must be made to minimize the changes in the initial plan. Although the fleet of trucks is homogeneous, there is a priority ranking of the truck drivers. The priority drivers are ensured the highest work- loads. Minimizing the changes in their plans is also a priority. Since the consequences of unforeseen events on transportation are cancellations and/or delaying of some trips, the proposed approach deals first with single cancellations and single delayed trips and builds on these simple events to deal with more complex ones. In this approach, we try to reschedule the impacted trips within the same week in such a way that a loader is free at the truck arrival time both at the forest site and at the mill. In this way, none of the other trips will be impacted or changed. This approach provides the dispatchers with alternative plans in a few seconds. Better solutions could be found if the dispatcher is allowed to make more changes to the original plan. In the second paper, we assume a context where only one trip at a time is communicated to the drivers. The dispatcher waits until the truck finishes its trip before revealing the next trip. This context is more flexible and provides more recourse possibilities. Also, the weekly problem can be divided into daily problems since the demand is daily and the mills are open only for limited periods in the day. We use a mathematical programming model based on a time-space network representation to react to disruptions. Although the latter can have different impacts on the initial transportation plan, one key characteristic of the proposed model is that it remains valid for dealing with all the unforeseen events, regardless of their nature. Indeed, the impacts of such events are reflected in the time-space network and in the input parameters rather than in the model itself. The model is solved for the current day each time an unforeseen event is revealed. In the last paper, the fleet of trucks is heterogeneous, including trucks with onboard loaders. The route configuration of the latter is different than the regular truck routes, since they do not have to be synchronized with the loaders. We use a mathematical model where the columns can be easily and naturally interpreted as truck routes. We solve this model using column generation. As a first step, we relax the integrality of the decision variables and consider only a subset of feasible routes. The feasible routes with a potential to improve the solution are added iteratively to the model. A time-space network is used both to represent the impacts of unforeseen events and to generate these routes. The solution obtained is generally fractional and a heuristic branch-and-price algorithm is used to find integer solutions. Several disruption scenarios were developed to test the proposed approach on case studies from the Canadian forest industry and numerical results are presented for the three contexts