Multi-rendezvous Spacecraft Trajectory Optimization with Beam P-ACO

The design of spacecraft trajectories for missions visiting multiple celestial bodies is here framed as a multi-objective bilevel optimization problem. A comparative study is performed to assess the performance of different Beam Search algorithms at tackling the combinatorial problem of finding the ideal sequence of bodies. Special focus is placed on the development of a new hybridization between Beam Search and the Population-based Ant Colony Optimization algorithm. An experimental evaluation shows all algorithms achieving exceptional performance on a hard benchmark problem. It is found that a properly tuned deterministic Beam Search always outperforms the remaining variants. Beam P-ACO, however, demonstrates lower parameter sensitivity, while offering superior worst-case performance. Being an anytime algorithm, it is then found to be the preferable choice for certain practical applications.Comment: Code available at https://github.com/lfsimoes/beam_paco__gtoc

Particle swarm optimization with composite particles in dynamic environments

This article is placed here with the permission of IEEE - Copyright @ 2010 IEEEIn recent years, there has been a growing interest in the study of particle swarm optimization (PSO) in dynamic environments. This paper presents a new PSO model, called PSO with composite particles (PSO-CP), to address dynamic optimization problems. PSO-CP partitions the swarm into a set of composite particles based on their similarity using a "worst first" principle. Inspired by the composite particle phenomenon in physics, the elementary members in each composite particle interact via a velocity-anisotropic reflection scheme to integrate valuable information for effectively and rapidly finding the promising optima in the search space. Each composite particle maintains the diversity by a scattering operator. In addition, an integral movement strategy is introduced to promote the swarm diversity. Experiments on a typical dynamic test benchmark problem provide a guideline for setting the involved parameters and show that PSO-CP is efficient in comparison with several state-of-the-art PSO algorithms for dynamic optimization problems.This work was supported in part by the Key Program of the National Natural Science Foundation (NNSF) of China under Grant 70931001 and 70771021, the Science Fund for Creative Research Group of the NNSF of China under Grant 60821063 and 70721001, the Ph.D. Programs Foundation of the Ministry of education of China under Grant 200801450008, and by the Engineering and Physical Sciences Research Council of U.K. under Grant EP/E060722/1

Ant Colony System for a Dynamic Vehicle Routing Problem

An aboundant literature on vehicle routing problems is available. However, most of the work deals with static problems, where all data are known in advance, i.e. before the optimization has started. The technological advances of the last few years give rise to a new class of problems, namely the dynamic vehicle routing problems, where new orders are received as time progresses and must be dynamically incorporated into an evolving schedule. In this paper a dynamic vehicle routing problem is examined and a solving strategy, based on the Ant Colony System paradigm, is proposed. Some new public domain benchmark problems are defined, and the algorithm we propose is tested on them. Finally, the method we present is applied to a realistic case study, set up in the city of Lugano (Switzerland

Metaheurística ACO aplicada a problemas de planificación en entornos dinámicos

Las organizaciones industriales frecuentemente están sujetas a diferentes tipos de cambios como pueden ser: que se agregue una nueva tarea, la cancelación de una tarea, la ruptura de una maquina, como así también cambios en los tiempos de procesamiento o de la fecha estimada de terminación de la tarea. Debido a su naturaleza dinámica, los problemas de planificación real son computacionalmente complejos y el tiempo requerido para encontrar una solución óptima se incrementa exponencialmente con el tamaño del problema. Los problemas de planificación se pueden clasificar en: estáticos, donde todas las tareas son conocidas antes del comienzo de la planificación; y dinámicos, en donde sólo el tiempo de comienzo de la tarea es desconocido (dinamismo parcial) ó donde todas las propiedades de las tareas son desconocidas (dinamismo total). Los problemas de planificación (scheduling) estáticos se han abordado a través de distintas metaheurísticas (Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Optimization), pero los problemas de scheduling dinámicos han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos, para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Una metaheurística particularmente exitosa está inspirada para el comportamiento de las hormigas reales, conocida como la metaheurística Ant Colony Optimization (ACO). Numerosos enfoques algorítmicos basados sobre las mismas fueron desarrollados y aplicados con éxito para una variedad de problemas de optimización. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para diferentes problemas de máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), pero abordado con otra metaheurística diferente como es el caso de ACO.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Problemas de planificación para máquina única en entornos dinámicos implementados con metaheurística ACO Y AES

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos. La búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Los problemas de planificación dinámicos en entornos de máquina única, han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos [3], [4], [5], [6], [7] y [8]. La metaheurística Ant Colony Optimization (ACO) a través de numerosos enfoques algorítmicos, fue aplicada con éxito para una variedad de problemas de optimización [11], [12], [13], [14], [15], [16] y [17]. Esta línea de investigación, pretende definir los escenarios dinámicos necesarios, para implementar las metaheurísticas ACO y AEs, en diferentes problemas de scheduling para máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), y realizar un análisis comparativo de la calidad de los resultados obtenidos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurística ACO aplicada a problemas de planificación en entornos dinámicos

Las organizaciones industriales frecuentemente están sujetas a diferentes tipos de cambios como pueden ser: que se agregue una nueva tarea, la cancelación de una tarea, la ruptura de una maquina, como así también cambios en los tiempos de procesamiento o de la fecha estimada de terminación de la tarea. Debido a su naturaleza dinámica, los problemas de planificación real son computacionalmente complejos y el tiempo requerido para encontrar una solución óptima se incrementa exponencialmente con el tamaño del problema. Los problemas de planificación se pueden clasificar en: estáticos, donde todas las tareas son conocidas antes del comienzo de la planificación; y dinámicos, en donde sólo el tiempo de comienzo de la tarea es desconocido (dinamismo parcial) ó donde todas las propiedades de las tareas son desconocidas (dinamismo total). Los problemas de planificación (scheduling) estáticos se han abordado a través de distintas metaheurísticas (Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Optimization), pero los problemas de scheduling dinámicos han sido encarados principalmente con Algoritmos Evolutivos, para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Una metaheurística particularmente exitosa está inspirada para el comportamiento de las hormigas reales, conocida como la metaheurística Ant Colony Optimization (ACO). Numerosos enfoques algorítmicos basados sobre las mismas fueron desarrollados y aplicados con éxito para una variedad de problemas de optimización. Se pretende a través de esta línea de investigación, realizar un análisis comparativo de los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para diferentes problemas de máquina única (Weighted Tardiness, Average Tardiness, Weighted Number of Tardy Job), pero abordado con otra metaheurística diferente como es el caso de ACO.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A memetic ant colony optimization algorithm for the dynamic travelling salesman problem

Copyright @ Springer-Verlag 2010.Ant colony optimization (ACO) has been successfully applied for combinatorial optimization problems, e.g., the travelling salesman problem (TSP), under stationary environments. In this paper, we consider the dynamic TSP (DTSP), where cities are replaced by new ones during the execution of the algorithm. Under such environments, traditional ACO algorithms face a serious challenge: once they converge, they cannot adapt efficiently to environmental changes. To improve the performance of ACO on the DTSP, we investigate a hybridized ACO with local search (LS), called Memetic ACO (M-ACO) algorithm, which is based on the population-based ACO (P-ACO) framework and an adaptive inver-over operator, to solve the DTSP. Moreover, to address premature convergence, we introduce random immigrants to the population of M-ACO when identical ants are stored. The simulation experiments on a series of dynamic environments generated from a set of benchmark TSP instances show that LS is beneficial for ACO algorithms when applied on the DTSP, since it achieves better performance than other traditional ACO and P-ACO algorithms.This work was supported by the Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) of UK under Grant EP/E060722/01 and Grant EP/E060722/02

Diferentes heurísticas para la solución de problemas de máquina única en entornos dinámicos

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos: la búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad, se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Para un problema de scheduling se podrían presentar dos niveles de dinamismo: uno de ellos establece un dinamismo en el cual el problema puede ser dividido en varios problemas estáticos, llamado “dinamismo off-line”; el otro nivel de dinamismo apunta a estudiar el comportamiento de un algoritmo cuando se producen cambios en el entorno, pero durante el proceso de búsqueda y se lo denomina “dinamismo on-line”. Los problemas de scheduling off-line han sido estudiados por distintos investigadores usando para su resolución distintas metaheurísticas: Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Algorithms. Pero pocos han encarado los problemas de scheduling on-line; para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Este trabajo presenta la línea de investigación a través de la cual se pretende comparar los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para problemas de máquina única, con otra metaheurística diferentes como es el caso de la Colonia de Hormigas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diferentes heurísticas para la solución de problemas de máquina única en entornos dinámicos

Existen dos conceptos de importancia en el contexto de problemas dinámicos y en particular de scheduling dinámicos: la búsqueda de soluciones robustas y flexibles. El concepto de robustez de las soluciones se refiere a un tipo de soluciones que pueden ser usadas de igual manera cuando se produce un cambio en el entorno y manteniendo su calidad relativa. En el caso de flexibilidad, se refiere a la posibilidad de que las soluciones encontradas puedan ser adaptadas sin mayores problemas cuando se produzca un cambio en el entorno. En consecuencia, soluciones robustas y flexibles son altamente deseables en este tipo de contexto. Para un problema de scheduling se podrían presentar dos niveles de dinamismo: uno de ellos establece un dinamismo en el cual el problema puede ser dividido en varios problemas estáticos, llamado “dinamismo off-line”; el otro nivel de dinamismo apunta a estudiar el comportamiento de un algoritmo cuando se producen cambios en el entorno, pero durante el proceso de búsqueda y se lo denomina “dinamismo on-line”. Los problemas de scheduling off-line han sido estudiados por distintos investigadores usando para su resolución distintas metaheurísticas: Simulating Annealing, Tabu Search, Algoritmos Evolutivos y Ant Colony Algorithms. Pero pocos han encarado los problemas de scheduling on-line; para problemas de job shop y para problemas de máquina única. Este trabajo presenta la línea de investigación a través de la cual se pretende comparar los trabajos realizados hasta el momento sobre scheduling dinámico con algoritmos evolutivos para problemas de máquina única, con otra metaheurística diferentes como es el caso de la Colonia de Hormigas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI