Solution of a Bi-Objective Purchasing Scheduling Problem with Constrained Funds using Pareto Optimization

Abstract. In this paper the Purchasing Scheduling Problem (PSP) with limited funds is presented. PSP is formulated through the optimization of two objectives based on the inventory-supply process: maximization of satisfied demands and minimization of purchasing costs. The problem is solved using two variants of the Ant Colony System algorithm (ACS), designed under Pareto's optimization principle in which elements of multi-objective representation for computing a feasible solution are incorporated to the basic design of ACS. Experimental results reveal that the Pareto approach improves solutions over the ACS in 8%, obtaining an efficiency of 80% solving the set of PSP instances as purchasing plans. This reveals the advantages of developing evolutionary algorithms based on multi-objective approaches, which can be exploited in planning and scheduling systems

Mathematical formulations and optimization algorithms for solving rich vehicle routing problems.

Objectives and methods of study: The main objective of this work is to analyze and solve three different rich selective Vehicle Routing Problems (VRPs). The first problem is a bi-objective variant of the well-known Traveling Purchaser Problem (TPP) in which the purchased products are delivered to customers. This variant aims to find a route for which the total cost (transportation plus purchasing costs) and the sum of the customers’s waiting time are simultaneously minimized. A mixed integer bi-objective programming formulation of the problem is presented and tested with CPLEX 12.6 within an ǫ-constraint framework which fails to find non-dominated solutions for instances containing more than 10 nodes. Therefore, a heuristic based on relinked local search and Variable Neighborhood Search (VNS) is proposed to approximate the Pareto front for large instances. The proposed heuristic was tested over a large set of artificial instances of the problem. Computational results over small-sized instances show that the heuristic is competitive with the ǫ-constraint method. Also, computational tests over large-sized instances were carried out in order to study how the characteristics of the instances impact the algorithm performance. The second problem consists of planning a selective delivery schedule of multiple products. The problem is modeled as a multi-product split delivery capacitated team orienteering problem with incomplete services, and soft time windows. The problem is modeled through a mixed integer linear programming formulation and approximated by means of a multi-start Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) metaheuristic. Computational results show that the multi-start metaheuristic reaches better results than its classical implementation in which a single solution is build and then improved. Finally, an Orienteering Problem (OP) with mandatory visits and conflicts, is formulated through five mixed integer linear programming models. The main difference among them lies in the way they handle the subtour elimination constraints. The models were tested over a large set of instances of the problem. Computational experiments reveal that the model which subtour elimination constraints are based on a single-commodity flow formulation allows CPLEX 12.6 to obtain the optimal solution for more instances than the other formulations within a given computation time limit. Contributions: The main contributions of this thesis are: • The introduction of the bi-objective TPP with deliveries since few bi-objective versions of the TPP have been studied in the literature. Furthermore, to the best of our knowledge, there is only one more work that takes into account deliveries in a TPP. • The design and implementation of a hybrid heuristic based on relinked local search and VNS to solve the bi-objective TPP with deliveries. Additionally, we provide guidelines for the application of the heuristic when different characteristics of the instances are observed. • The design and implementation of a multi-start adaptive large neighborhood search to solve a selective delivery schedule problem. • The experimental comparison among different formulations for an OP with mandatory nodes and conflicts

Fuelling the zero-emissions road freight of the future: routing of mobile fuellers

The future of zero-emissions road freight is closely tied to the sufficient availability of new and clean fuel options such as electricity and Hydrogen. In goods distribution using Electric Commercial Vehicles (ECVs) and Hydrogen Fuel Cell Vehicles (HFCVs) a major challenge in the transition period would pertain to their limited autonomy and scarce and unevenly distributed refuelling stations. One viable solution to facilitate and speed up the adoption of ECVs/HFCVs by logistics, however, is to get the fuel to the point where it is needed (instead of diverting the route of delivery vehicles to refuelling stations) using "Mobile Fuellers (MFs)". These are mobile battery swapping/recharging vans or mobile Hydrogen fuellers that can travel to a running ECV/HFCV to provide the fuel they require to complete their delivery routes at a rendezvous time and space. In this presentation, new vehicle routing models will be presented for a third party company that provides MF services. In the proposed problem variant, the MF provider company receives routing plans of multiple customer companies and has to design routes for a fleet of capacitated MFs that have to synchronise their routes with the running vehicles to deliver the required amount of fuel on-the-fly. This presentation will discuss and compare several mathematical models based on different business models and collaborative logistics scenarios

Predição da estrutura de proteínas off-lattice usando evolução diferencial multiobjetivo adaptativa

Protein Structure Prediction (PSP) can be considered one of the most challenging problems in Bioinformatics nowadays. When a protein is in its conformation state, the free energy is minimized. Evaluation of protein conformation is generally performed based on two values of the estimated free energy, i.e., those provided by intra and intermolecular interactions among atoms. Some recent experimental studies show that these interactions are in conflit, justifying the use of multiobjective optimization approaches to solve PSP. In this case, the energy optimization is performed separately, different from the mono-objective optimization which considers the sum of free energy. Differential Evolution (DE) is a technique based on Evolutionary Computation and represents an interesting alternative to solve multiobjective PSP. In this work, an optimizer based on DE is proposed to solve the PSP problem. Due to the great number of parameters, typical for evolutionary algorithms, this work also investigates adaptive parameters strategies. In experiments, a simple approach based on ED is evaluated for PSP. An evolution for this method, which incorporates concepts of the MOEA/D algorithm and parameter adaptation techniques is tested for a set of benchmarks in the multiobjective optimization context. The preliminary results for PSP (for six real proteins) are promising and those obtained for the benchmark set stands the proposed approach as a candidate to the state-of-art for multiobjective optimization.Fundação AraucáriaA Predição da Estrutura das Proteínas, conhecida como PSP (Protein Structure Prediction) pode ser considerada um dos problemas mais desafiadores da Bioinformática atualmente. Quando uma proteína está em seu estado de conformação nativa, a energia livre tende para um valor mínimo. Em geral, a predição da conformação de uma proteína por métodos computacionais é feita pela estimativa de dois valores de energia livre que são provenientes das interações intra e intermoleculares entre os átomos. Alguns estudos recentes indicam que estas interações estão em conflito, justificando o uso de abordagens baseadas em otimização multiobjetivo para a solução do PSP. Neste caso, a otimização destas energias é realizada separadamente, diferente da formulação mono-objetivo que considera a soma das energias. A Evolução Diferencial (ED) é uma técnica baseada em Computação Evolucionária e representa uma alternativa interessante para abordar o PSP. Este trabalho busca desenvolver um otimizador baseado no algoritmo de ED para o problema da Predição da Estrutura de Proteínas multiobjetivo. Este trabalho investiga ainda estratégias baseadas em parâmetros adaptativos para a evolução diferencial. Nicialmente avalia-se uma abordagem simples baseada em ED proposta para a solução do PSP. Uma evolução deste método que incorpora conceitos do algoritmo MOEA/D e adaptação de parâmetros é testada em um conjunto de problemas benchmark de otimização multiobjetivo. Os resultados preliminares obtidos para o PSP (para seis proteínas reais) são promissores e aqueles obtidos para o conjunto benchmark colocam a abordagem proposta como candidata para otimização multiobjetivo

Predição da estrutura de proteínas off-lattice usando evolução diferencial multiobjetivo adaptativa

Protein Structure Prediction (PSP) can be considered one of the most challenging problems in Bioinformatics nowadays. When a protein is in its conformation state, the free energy is minimized. Evaluation of protein conformation is generally performed based on two values of the estimated free energy, i.e., those provided by intra and intermolecular interactions among atoms. Some recent experimental studies show that these interactions are in conflit, justifying the use of multiobjective optimization approaches to solve PSP. In this case, the energy optimization is performed separately, different from the mono-objective optimization which considers the sum of free energy. Differential Evolution (DE) is a technique based on Evolutionary Computation and represents an interesting alternative to solve multiobjective PSP. In this work, an optimizer based on DE is proposed to solve the PSP problem. Due to the great number of parameters, typical for evolutionary algorithms, this work also investigates adaptive parameters strategies. In experiments, a simple approach based on ED is evaluated for PSP. An evolution for this method, which incorporates concepts of the MOEA/D algorithm and parameter adaptation techniques is tested for a set of benchmarks in the multiobjective optimization context. The preliminary results for PSP (for six real proteins) are promising and those obtained for the benchmark set stands the proposed approach as a candidate to the state-of-art for multiobjective optimization.Fundação AraucáriaA Predição da Estrutura das Proteínas, conhecida como PSP (Protein Structure Prediction) pode ser considerada um dos problemas mais desafiadores da Bioinformática atualmente. Quando uma proteína está em seu estado de conformação nativa, a energia livre tende para um valor mínimo. Em geral, a predição da conformação de uma proteína por métodos computacionais é feita pela estimativa de dois valores de energia livre que são provenientes das interações intra e intermoleculares entre os átomos. Alguns estudos recentes indicam que estas interações estão em conflito, justificando o uso de abordagens baseadas em otimização multiobjetivo para a solução do PSP. Neste caso, a otimização destas energias é realizada separadamente, diferente da formulação mono-objetivo que considera a soma das energias. A Evolução Diferencial (ED) é uma técnica baseada em Computação Evolucionária e representa uma alternativa interessante para abordar o PSP. Este trabalho busca desenvolver um otimizador baseado no algoritmo de ED para o problema da Predição da Estrutura de Proteínas multiobjetivo. Este trabalho investiga ainda estratégias baseadas em parâmetros adaptativos para a evolução diferencial. Nicialmente avalia-se uma abordagem simples baseada em ED proposta para a solução do PSP. Uma evolução deste método que incorpora conceitos do algoritmo MOEA/D e adaptação de parâmetros é testada em um conjunto de problemas benchmark de otimização multiobjetivo. Os resultados preliminares obtidos para o PSP (para seis proteínas reais) são promissores e aqueles obtidos para o conjunto benchmark colocam a abordagem proposta como candidata para otimização multiobjetivo

Probe arm motion techniques for miradas multi-object spectrograph

Desde tiempos remotos, los humanos se han sentido atraídos por los objetos brillantes que pueblan el cielo. A pesar de lo mucho que sabemos actualmente sobre ellos, quedan por desentrañar varios misterios que aún esconde la Vía Láctea. ¿Cómo se formó? ¿Cómo ha cambiado a través del tiempo? Estas son sólo dos de las múltiples preguntas para las que la astrofísica moderna no tiene respuesta. Los científicos han estado construyendo diferentes modelos que intentan simular la evolución de nuestra galaxia. Sin embargo, muchas más observaciones son necesarias para poder dar valores razonables a las diversas variables presentes en esos modelos. Fruto de esta búsqueda, en las últimas décadas se han destinado muchos esfuerzos al desarrollo de nuevas instalaciones de espectroscopía multi-objeto. El Mid-resolution InfRAreD Astronomical Spectrograph (MIRADAS) es un espectrógrafo Echelle multi-objeto en el infrarrojo cercano para el Gran Telescopio Canarias (GTC) diseñado por un consorcio internacional. Gracias a su potente resolución y a su capacidad de multiplexación, este instrumento será clave para abordar algunos de los principales desafíos científicos de las siguientes décadas. MIRADAS, con la ayuda de sus 12 unidades autónomas de campo integral, observará simultáneamente hasta 12 objetivos celestes ubicados en distintos puntos del cielo. Cada una de estas unidades opto-mecánicos tiene la forma de un brazo robótico. Las estructuras de estos dispositivos han estado especialmente concebidas para: (i) asegurar la simplicidad del camino óptico (ii) ofrecer un gran grado de estabilidad cuando el brazo trabaje invertido. Pero, desafortunadamente, el costo de este diseño se traduce en un comportamiento del brazo complejo y nada intuitivo. En esta tesis, incluimos un estudio exhaustivo del brazo robótico de MIRADAS. En concreto, se presenta un modelo matemático, así como soluciones para los problemas de cinemática directa e inversa. Además, también se analizan las particularidades que limitan su movimiento. Primero, se estudia su espacio de articular y las regiones prohibidas del mismo debido a la naturaleza del brazo. En segundo lugar, se aborda como la incapacidad de interpolación de los controladores que gobiernan los actuadores afecta a la generación de trayectorias. Finalmente, se discuten varias estrategias de patrullaje, prestando especial atención a sus ventajas y puntos débiles. Por otro lado, los brazos de MIRADAS están distribuidos alrededor de una plataforma circular en la que no hay mucho espacio. Así pues, con el fin adquirir los objetivos requeridos por el usuario, los brazos del sistema deben moverse extremo cuidado. En MIRADAS, el cómputo de trayectorias se ha dividido en tres procesos diferentes, tratados todos en detalle en este trabajo. El primero de ellos, la segmentación de campo, organiza los distintos objetivos presentes en un campo disperso de estrellas de tal manera que estos puedan ser observados adecuadamente. Específicamente, esta fase calcula varios grupos, los integrantes de los cuales se emplean posteriormente en la etapa de asignación de brazos. Adicionalmente, también se determina el centro geométrico de cada uno de estos grupos, información requerida para apuntar correctamente el telescopio.Con respecto a la asignación de brazos, etapa responsable de determinar la asociación más adecuada . La primera se basa en programación lineal y, como demuestran las pruebas, es la que obtiene mejores resultados en términos de las diferentes métricas utilizadas. Sin embargo, este método deja de ser práctico cuando se tiene enfrente campos grandes. En estos escenarios, la segunda solución, estructurada entorno a una metaheurística, obtiene buenos resultados en un tiempo de ejecución asumible. Finalmente, los planes de asignación resultantes se pasan a un planificador de trayectorias. El planificador de trayectorias es el tercer y último paso del proceso. Este analiza individualmente cada plan de asignación, devolviendo movimientos coordinados para todos los brazos involucrados. Estos movimientos, una vez traducidos a instrucciones de bajo nivel y ejecutados por el software que controla los correspondientes actuadores, colocarán el espejo de cada brazo en en la ubicación del cielo correspondiente. Las pruebas experimentales muestran que el planificador es capaz de calcular movimientos exitosos. Esto es así tanto en un escenario típico en el que se producen varias instancies de los dos tipos de conflictos que puede surgir en MIRADAS como en una serie de escenarios con objetivos científicos reales

Assessment of Socio-Economic Sustainability and Resilience after COVID-19

The pandemic period has caused severe socio-economic damage, but it is accompanied by environmental deterioration that can also affect economic opportunities and social equity. In the face of this double risk, future generations are ready to be resilient and make their contribution not only on the consumption side, but also through their inclusion in all companies by bringing green and circular principles with them. Policy makers can also favor this choice