An Electromagnetism Metaheuristic for the Uncapacitated Multiple Allocation Hub Location Problem

In this article, the results achieved by applying an electromagnetism (EM) inspired metaheuristic to the uncapacitated multiple allocation hub location problem (UMAHLP) are discussed. An appropriate objective function which natively conform with the problem, 1-swap local search and scaling technique conduce to good overall performance.Computational tests demonstrate the reliability of this method, since the EM-inspired metaheuristic reaches all optimal/best known solutions for UMAHLP, except one, in a reasonable time.This research was partially supported by the Serbian Ministry of Education and Science under project 174010

GRASP Metaheuristic for Multiple Allocation p-Hub Location Problem

Hub Location Problems (HLPs), belonging to the field of location theory, have been area of much research over the past two decades. This is due, in large measure, to the applications of hub and spoke networks in practice. Among the most classical versions of HLPs are p-hub location problems (p-HLPs), p-hub location problems are one of the most well studied variants of hub location literature. The primary goal of these models is to allocate p hub facilities in a hub and spoke network so as to concentrate flows (demands) to benefit from economies of scale in cost of transportation. The application of p-hub networks extends beyond the field of telecommunication and includes air freight systems, postal delivery systems and airline industries and several transportation related systems. p-HLPs constitute a challenging class of HLPs and are known to be NP-hard. Several solution approaches have been developed from exact solutions using integer programming techniques to the development of metaheuristics. Even though metaheuristic algorithms cannot guarantee optimality, given complexity of large scale HLPs, they are being used for solving these problems. In this thesis, we focus on the multiple allocation uncapacitated p-hub location problem. Four solution algorithms will be proposed to this problem for solving the Australian Postal (AP) data instances. We start with a very simple algorithm and continue with more complicated one in order to present an efficient high quality feasible solution and to assess the impact of the quality of initial feasible solution on local improvement phase. Computational results from the different algorithms were compared to exact solutions to track the efficiency of the proposed algorithms

A heuristic approach for multi-product capacitated single-allocation hub location problems

Tese de mestrado, Estatística e Investigação Operacional, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Em redes onde o fluxo entre nodos é muito elevado (como pode ser o caso do transporte de pessoas e mercadorias ou até mesmo fluxo de dados numa rede), torna-se menos dispendioso criar pontos onde se concentram os fluxos provenientes das diferentes origens para depois serem consolidados e redistribuídos até aos destinos. A esses pontos dá-se o nome de hubs. O problema de localização de hubs consiste na localização de hubs numa rede e na alocação de todos os nodos da rede a esses hubs, de modo a que se possa encaminhar os fluxos entre os pares origem-destino a menos que sejam hubs. A rede constituída pelos hubs é normalmente definida como completa e não se permitem ligações diretas entre os pares origem-destino. Para além disso, assume-se que existe um factor de desconto para o fluxo que circula entre hubs. Neste tipo de redes (hub-and-spoke networks) podem aparecer duas variantes, no que diz respeito à alocação dos nodos aos hubs: single-allocation e multiple-allocation. No primeiro caso, permite-se apenas uma ligação de cada nodo não hub a um hub de modo a que todo o fluxo com origem e destino a cada nodo saia e chegue a esse nodo através de apenas um hub. No caso em que se tem multiple-allocation, cada nodo poderá ser afecto a mais do que um hub e o fluxo que chega e sai desse nodo poderá usar mais do que um hub. Algumas variantes que se poderão considerar para este problema incluem restrições de capacidade nos hubs (restrições que limitam a capacidade de um hub processar uma certa quantidade de fluxo de origem, limitações na capacidade total, limitações no processamento de fluxo que sai do hub, etc.), restrições de capacidade nos arcos, problemas multi-periódicos, presença de incerteza, o número de hubs ser fixo, o tipo de objectivo (minimizar custos, minimizar distâncias entre hubs, etc.) entre outras. A necessidade de aproximar este tipo de problemas aos casos que se observam no mundo real leva à inclusão de cada vez mais restrições dando origem a mais variantes do problema. Neste trabalho, será abordado o problema de localização de hubs na variante single-Allocation, com restrições de capacidade em relação ao fluxo que cada hub é capaz de processar. Para além disso, considera-se fluxos relativos a mais do que um tipo de produto. Este problema é designado por Problema Multi-produto de Localização de Hubs com Capacidade1. Cada hub poderá ser dedicado a processar apenas um tipo de produto, poderá processar mais do que um, ou mesmo todos. A rede de hubs é completa para cada produto mas, no entanto, se se considerar a rede de hubs para todos os produtos, esta poderá não ser completa. Como constatado em Correia et al. [17], no caso em que cada hub processa todos os tipos de produto, resolver o problema multi-produto ao invés de se resolver vários problemas, um para cada produto em separado, dá origem a melhores resultados. A complexidade inerente a este tipo de problemas leva a que sejam classificados como problemas NP-Hard pois não existem algoritmos que sejam capazes de os resolver em tempo polinomial. Por esta razão faz sentido desenvolver algoritmos heurísticos de modo a se conseguir obter, em tempo útil, soluções para instâncias maiores do problema . Como referido em Meyer et al. [51], em problemas de localização de hubs, duas soluções com valores objectivo muito semelhantes poderão ser estruturalmente muito diferentes, e portanto, através um mecanismo de pesquisa local poderá ser muito difícil a passagem de uma boa solução para outra melhor. Por esta razão, neste trabalho opta-se por uma heurística que se baseia num método em que se constroem soluções repetidamente. Para a construção das soluções, considerando que um processo de construção do tipo Greedy poderia dar origem a um número limitado de soluções e que as componentes da solução que são escolhidas por último são as piores, optou-se pelo desenvolvimento de um algoritmo de Ant Colony Optimization (ACO). Esta meta-heurística baseia-se no comportamento apresentado pelas formigas quando estas procuram alimento. Quando uma formiga deixa a colónia em busca de alimento, no seu trajeto, deposita um químico (feromona) que pode ser detectado por outras formigas. Quanto maior a concentração de feromona, maior a atração de cada formiga por esse trajeto e, portanto, os trajetos com maiores concentrações de feromonas serão percorridos por mais formigas. Por outro lado, se o caminho de ida e volta até ao alimento for mais curto, mais vezes será percorrido e maior será a concentração de feromona nesse caminho. O resultado destes dois tipos de reforço positivo nas concentrações de feromona nos trajetos percorridos pelas formigas, aliados ao facto de que existe evaporação do químico (a concentração de feromona diminui nos caminhos menos percorridos ao longo do tempo) dá origem aos \carreirinhos" de formigas que se podem observar na natureza e que normalmente representam o caminho mais curto entre o alimento e a Colónia de formigas. Considere-se o problema em questão em que se tem n nodos e p produtos. Para a representação das soluções, em vez de se considerar uma matriz binária n χ n χ p, onde o valor 1 representa uma afetação, considerou-se uma matriz n χ p, em que cada entrada representa, para cada produto, o hub ao qual o nodo foi afecto. O caso em que um nodo é afecto a si mesmo indica que esse nodo é hub para o produto correspondente. Este tipo de representação permite reduzir o tamanho da matriz e diminuir o uso da memória computacional. Antes da construção de uma solução, é aplicado um pré-processamento que vai evitar, com base nas restrições do problema, que certas componentes da solução sejam consideradas durante o processo de construção da solução. Deste modo, reduz-se o espaço de procura de soluções e algum esforço computacional. Para a construção de uma solução, escolhe-se o tamanho da colonia (o número de formigas que pertencem à colónia) e cada formiga vai escolhendo, sucessivamente, componentes da solução através de uma regra pseudo-aleatória onde algumas componentes da solução são escolhidas de um modo greedy e outras são escolhidas através de roulette wheel selection. A cada componente da solução é atribuído um valor inicial de feromona e, à medida que cada formiga vai adicionando componentes à solução, o valor da feromona associado à componente adicionada vai decrescendo, o que resulta na diminuição da probabilidade de que essa componente seja escolhida pela próxima formiga, dando origem à diversificação do conjunto de soluções construído por cada colónia. No fim, depois de todas as formigas terem construído uma solução, escolhe-se a melhor solução e reforça-se a concentração de feromona na melhor solução construída pela colónia. Se, por acaso, uma formiga der origem a uma solução não admissível, a solução construída por essa formiga não é considerada. Para mais detalhe em relação a este processo consultar Dorigo et al. [20]. Este tipo de algoritmo permite a inclusão de métodos de pesquisa local de modo a que a solução obtida por cada colónia seja melhorada. Com o objectivo de obter um algoritmo mais eficiente, escolheu-se incluir esta possibilidade e procedeu-se ao reforço da concentração de feromona após feita uma pesquisa local. Na pesquisa local efectuada, usaram-se três tipos de vizinhança. Um deles fecha os hubs dedicados que só servem a si próprios e realoca-os a outros já abertos para esse mesmo produto. Outro, escolhe aleatoriamente um nodo alocado a um hub dedicado para um dado produto e realoca-o a outro hub dedicado ao mesmo produto. Um terceiro, escolhe um hub aleatoriamente e transforma-o num nodo, realocando-o a outro hub dedicado ao mesmo tipo de produto. De modo a obter soluções iniciais melhores, explora-se a possibilidade de atribuir valores iniciais de feromona mais altos às componentes de solução pertencentes à solução da relaxação linear, na proporção do valor correspondente no caso das variáveis 0-1. Uma outra variação explorada consiste em fazer o reforço do valor de feromona às componentes da solução, apenas quando esta é a melhor de todas encontrada até ao momento, permitindo que haja evaporação de certas componentes de solução que poderão estar a ser escolhidas consecutivamente e permitindo que se escape mais facilmente de óptimos locais. Após implementação do algoritmo procede-se à fase dos testes computacionais em instâncias do problema com 10, 20, 25 e 40 nodos, 1, 2 e 3 produtos e hubs que processam 1, 2 e 3 produtos. As instâncias usadas nos testes computacionais pertencem ao Australian Post data set e foram adaptados por Correia et al. [17] de modo a que se tivesse dados para mais do que um tipo de produto.In this thesis, an heuristic procedure is proposed for the the multi-product capacitated single-allocation hub location problem. When addressing a problem in which it is necessary to determine the transportation of large commodity flows between many origin-destination (O-D) pairs, instead of using direct links, it becomes more efficient to design the networks in such a way that some of the nodes become consolidation centers or hubs. The Multi-Product Capacitated Single-Allocation Hub Location Problem (MP-CSAHLP according to Correia et al. [17]), is a NP-Hard problem in which several types of ow are considered, making it possible to consider the case when multiple types of products are to be shipped between each O-D pair. It can be seen as an extension of the classical Capacitated Single-Allocation Hub Location Problem. In the problem investigated in this work, no more than one hub can be located in each node and the hubs can be either dedicated (each hub can only handle one type of product) or non-dedicated (one hub can handle more than one type product). The hubs have capacity limitations regarding the incoming flow. Furthermore, the hub network is complete for each product but, when considering the hub network as a whole, it does not necessarily have to be complete. The goal is to locate the hubs in the network, allocate the non-hub nodes to the opened hubs and route the flow between each O-D pair. The objective is to minimize the total ow routing cost plus the setup costs of the hubs and costs of preparing the hubs to handle the different types of products. In order to obtain feasible solutions to the above problem, an Ant Colony Optimization procedure is proposed, which is a constructive, population-based meta-heuristic based in the foraging behavior of ants. Indirect communication between the ants through pheromones reflects the colony search experience. High-quality solutions are found as an outcome of the global cooperation among all the ants of the colony. A preprocessing procedure is also proposed in which some solution components are forbidden based on the problems restrictions. Such preprocessing reduces the search space and thus may reduce the computational effort. The proposed heuristic uses a single ant colony, which simultaneously chooses the hubs and allocates the nodes to the hubs. Once these solutions are found, the routing of the flow is computed in a short amount of time, using the optimization models for the MP-CSAHLP in which some variables (location and allocation) are fixed. The results show that the proposed heuristic has the potential to find good quality solutions for the MP-CSAHLP and that its performance can be improved with finer parameter tuning, longer runs and more intense local search

A metaheuristic and simheuristic approach for the p-Hub median problem from a telecommunication perspective

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.Avanços recentes no setor das telecomunicações oferecem grandes oportunidades para cidadãos e organizações em um mundo globalmente conectado, ao mesmo tempo em que surge um vasto número de desafios complexos que os engenheiros devem enfrentar. Alguns desses desafios podem ser modelados como problemas de otimização. Alguns exemplos incluem o problema de alocação de recursos em redes de comunicações, desenho de topologias de rede que satisfaça determinadas propriedades associadas a requisitos de qualidade de serviço, sobreposição de redes multicast e outros recursos importantes para comunicação de origem a destino. O primeiro objetivo desta tese é fornecer uma revisão sobre como as metaheurísticas têm sido usadas até agora para lidar com os problemas de otimização associados aos sistemas de telecomunicações, detectando as principais tendências e desafios. Particularmente, a análise enfoca os problemas de desenho, roteamento e alocação de recursos. Além disso, devido á natureza desses desafios, o presente trabalho discute como a hibridização de metaheurísticas com metodologias como simulação pode ser empregada para ampliar as capacidades das metaheurísticas na resolução de problemas de otimização estocásticos na indústria de telecomunicações. Logo, é analisado um problema de otimização com aplicações práticas para redes de telecomunica ções: o problema das p medianas não capacitado em que um número fixo de hubs tem capacidade ilimitada, cada nó não-hub é alocado para um único hub e o número de hubs é conhecido de antemão, sendo analisado em cenários determinísticos e estocásticos. Dada a sua variedade e importância prática, o problema das p medianas vem sendo aplicado e estudado em vários contextos. Seguidamente, propõem-se dois algoritmos imune-inspirados e uma metaheurística de dois estágios, que se baseia na combinação de técnicas tendenciosas e aleatórias com uma estrutura de busca local iterada, além de sua integração com a técnica de simulação de Monte Carlo para resolver o problema das p medianas. Para demonstrar a eficiência dos algoritmos, uma série de testes computacionais é realizada, utilizando instâncias de grande porte da literatura. Estes resultados contribuem para uma compreensão mais profunda da eficácia das metaheurísticas empregadas para resolver o problema das p medianas em redes pequenas e grandes. Por último, uma aplicaçã o ilustrativa do problema das p medianas é apresentada, bem como alguns insights sobre novas possibilidades para ele, estendendo a metodologia proposta para ambientes da vida real.Recent advances in the telecommunication industry o er great opportunities to citizens and organizations in a globally-connected world, but they also arise a vast number of complex challenges that decision makers must face. Some of these challenges can be modeled as optimization problems. Examples include the framework of network utility maximization for resource allocation in communication networks, nding a network topology that satis es certain properties associated with quality of service requirements, overlay multicast networks, and other important features for source to destination communication. First, this thesis provides a review on how metaheuristics have been used so far to deal with optimization problems associated with telecommunication systems, detecting the main trends and challenges. Particularly the analysis focuses on the network design, routing, and allocation problems. In addition, due to the nature of these challenges, this work discusses how the hybridization of metaheuristics with methodologies such as simulation can be employed to extend the capabilities of metaheuristics when solving stochastic optimization problems. Then, a popular optimization problem with practical applications to the design of telecommunication networks: the Uncapacitated Single Allocation p-Hub Median Problem (USApHMP) where a xed number of hubs have unlimited capacity, each non-hub node is allocated to a single hub and the number of hubs is known in advance is analyzed in deterministic and stochastic scenarios. p-hub median problems are concerned with optimality of telecommunication and transshipment networks, and seek to minimize the cost of transportation or establishing. Next, two immune inspired metaheuristics are proposed to solve the USApHMP, besides that, a two-stage metaheuristic which relies on the combination of biased-randomized techniques with an iterated local search framework and its integration with simulation Monte Carlo technique for solving the same problem is proposed. In order to show their e ciency, a series of computational tests are carried out using small and large size instances from the literature. These results contribute to a deeper understanding of the e ectiveness of the employed metaheuristics for solving the USApHMP in small and large networks. Finally, an illustrative application of the USApHMP is presented as well as some insights about some new possibilities for it, extending the proposed methodology to real-life environments.Els últims avenços en la industria de les telecomunicacions ofereixen grans oportunitats per ciutadans i organitzacions en un món globalment connectat, però a la vegada, presenten reptes als que s'enfronten tècnics i enginyers que prenen decisions. Alguns d'aquests reptes es poden modelitzar com problemes d'optimització. Exemples inclouen l'assignació de recursos a les xarxes de comunicació, trobant una topologia de xarxa que satisfà certes propietats associades a requisits de qualitat de servei, xarxes multicast superposades i altres funcions importants per a la comunicació origen a destinació. El primer objectiu d'aquest treball és proporcionar un revisió de la literatura sobre com s'han utilitzat aquestes tècniques, tradicionalment, per tractar els problemes d'optimització associats a sistemes de telecomunicació, detectant les principals tendències i desa aments. Particularment, l'estudi es centra en els problemes de disseny de xarxes, enrutament i problemes d'assignació de recursos. Degut a la naturalesa d'aquests problemes, aquest treball també analitza com es poden combinar les tècniques metaheurístiques amb metodologies de simulació per ampliar les capacitats de resoldre problemes d'optimització estocàstics. A més, es tracta un popular problema d'optimització amb aplicacions pràctiques per xarxes de telecomunicació, el problema de la p mediana no capacitat, analitzant-lo des d'escenaris deterministes i estocàstics. Aquest problema consisteix en determinar el nombre d'instal lacions (medianes) en una xarxa, minimitzant la suma de tots els costs o distàncies des d'un punt de demanda a la instal lació més propera. En general, el problema de la p mediana està lligat amb l'optimització de xarxes de telecomunicacions i de transport, i busquen minimitzar el cost de transport o establiment de la xarxa. Es proposa dos algoritmes immunològics i un algoritme metaheurístic de dues etapes basat en la combinació de tècniques aleatòries amb simulacions Monte Carlo. L'e ciència de les algoritmes es posa a prova mitjançant alguns dels test computacionals més utilitzats a la literatura, obtenint uns resultats molt satisfactoris, ja que es capaç de resoldre casos petits i grans en qüestió de segons i amb un baix cost computacional. Finalment, es presenta una aplicació il lustrativa del problema de la p mediana, així com algunes noves idees sobre aquest, que estenen la metodologia proposta a problemes de la vida real

Lagrangian Relaxation for q-Hub Arc Location Problems

The topic of this Master thesis is an in-depth research study on a specific type of network systems known as hub-and-spoke networks. In particular, we study q-Hub Arc Location Problems that consist, at a strategical level, of selecting q hub arcs and at most p hub nodes, and of the routing of commodities through the so called hub level network. We propose strong formulations to two variants of the problem, namely the q-hub arc location problem and the $q$-hub arc location problem with isolated hub nodes. We present a Lagrangian relaxation that exploits the structure of these problems by decomposing them into |K|+2 independent easy-to-solve subproblems and develop Lagrangian heuristics that yield high quality feasible solutions to both models. We, further, provide some insights on the structure of the optimal solutions to both models and investigate the cost benefit of incomplete hub networks with and without isolated hub nodes. Finally, computational results on a set of benchmark instances with up to 100 nodes are reported to assess the performance of the proposed MIP formulations and of our algorithmic approach

Incremental Optimization of Hub and Spoke Network for the Spokes’ Numbers and Flow

Hub and spoke network problem is solved as part of a strategic decision making process which may have a profound effect on the future of enterprises. In view of the existing network structure, as time goes on, the number of spokes and the flow change because of different sources of uncertainty. Hence, the incremental optimization of hub and spoke network problem is considered in this paper, and the policy makers should adopt a series of strategies to cope with the change, such as setting up new hubs, adjusting the capacity level of original hubs, or closing some original hubs. The objective is to minimize the total cost, which includes the setup costs for the new hubs, the closure costs, and the adjustment costs for the original hubs as well as the flow routing costs. Two mixed-integer linear programming formulations are proposed and analyzed for this problem. China Deppon Logistics as an example is performed to present computational analysis, and we analyze the changes in the solutions driven by the number of spokes and the flow. The tests also allow an analysis to consider the effect of variation in parameters on network

Design and Analysis of Efficient Freight Transportation Networks in a Collaborative Logistics Environment

The increase in total freight volumes, reducing volume per freight unit, and delivery deadlines have increased the burden on freight transportation systems of today. With the evolution of freight demand trends, there also needs to be an evolution in the freight distribution processes. Today\u27s freight transportation processes have a lot of inefficiencies that could be streamlined, thus preventing concerns like increased operational costs, road congestion, and environmental degradation. Collaborative logistics is one of the approaches where supply chain partners collaborate horizontally or/and vertically to create a centralized network that is more efficient and serves towards a common goal or objective. In this dissertation, we study intermodal transportation, and cross-docking, two major pillars of efficient, cheap, and faster freight transportation in a collaborative environment. We design an intermodal network from a centralized network perspective where all the participants intermodal operators, shippers, carriers, and customers strive towards a synchronized and cost-efficient freight network. Also, a cross-dock scheduling problem is presented for competitive shippers using a centralized cross-dock facility. The problem develops a fast heuristic and meta-heuristic approach to solve large-scale real-world problems and draws key insights from a cross-dock operator and inbound carrier\u27s perspectives

LOCATION-ALLOCATION-ROUTING APPROACH TO SOLID WASTE COLLECTION AND DISPOSAL

Various studies have indicated that the collection phase of solid wastes, which comprises of the initial col- lection at the source of generation and the transportation to the disposal sites, is by far the most expensive. Two fundamental issues of concern in solid waste collection are the locations of initial collection and the period of collection by the dedicated vehicles. However, considering the prevailing conditions of adhoc lo- cation of waste containers and the faulty roads in many developing countries, this research was conducted to develop two e�ective models for solid waste collection and disposal such that new parameters measuring the capacity of waste ow from each source unit and road accessibility were introduced and incorporated in the mathematical formulations of the models. To formulate the problems, two classes of integer pro- gramming problems namely, Facility Location Problem (FLP) and the Vehicle Routing Problem (VRP), were used for the collection and disposal respectively. The clustering process involved in the model for the collection phase was based on the Euclidean distance relationship among the various entities within the study area. In this model, the study area was considered as a universal set and simply partitioned with each element representing a cluster. At this stage, a threshold distance was de�ned as the maximum allowable distance between a cluster and the potential collection sites. In the VRP formulation of the disposal model, two new parameters, called the accessibility ratio and road attribute, were introduced and included in the formulation. The inclusion of these parameters ensure that a waste collection vehicle uses only roads with high attributes. The solution to the model on the collection phase was based on the Lagrangian re- laxation of the set of constraints where decision variables are linked, while in the model on waste vehicle routing, the assignment constraints were relaxed. Both resulting Lagrangian dual problems were solved using sub-gradient optimization algorithm. It was shown that the resulting Lagrangian dual functions were non-di�erentiable concave functions and thus the application of the sub-gradient optimization method was justi�ed. By applying these techniques, strong lower bounds on the optimal values of the decision variables were obtained. All model implementations were based on randomly generated data that mimic real-life experience of the study area (Eti-Osa Local Government Area of Lagos State, Nigeria), as well as large-scale standard benchmark data instances in literature. These computational experiments were carried out using the CPLEX and MINOS optimization solvers on AIMMS and AMPL modeling environments. Results from the computational experiments revealed that the models are capable of addressing the challenge of solid waste collection and disposal. For instance, more than 60% reductions were obtained for the number of collection points to be activated and the container allocations for the different wastes considered. Numerical results from the disposal model showed that there is a general reduction in the total distance covered by a vehicle and a slight improvement in the number of customers visited. Result comparison with those found in literature suggested that our models are very efficient