Simheuristics to support efficient and sustainable freight transportation in smart city logistics

La logística urbana intel·ligent constitueix un factor crucial en la creació de sistemes de transport urbà eficients i sostenibles. Entre altres factors, aquests sistemes es centren en la incorporació de dades en temps real i en la creació de models de negoci col·laboratius en el transport urbà de mercaderies, considerant l’augment dels habitants en les ciutats, la creixent complexitat de les demandes dels clients i els mercats altament competitius. Això permet als que planifiquen el transport minimitzar els costos monetaris i ambientals del transport de mercaderies a les àrees metropolitanes. Molts problemes de presa de decisions en aquest context es poden formular com a problemes d’optimació combinatòria. Tot i que hi ha diferents enfocaments de resolució exacta per a trobar solucions òptimes a aquests problemes, la seva complexitat i grandària, a més de la necessitat de prendre decisions instantànies pel que fa a l’encaminament de vehicles, la programació o la situació d’instal·lacions, fa que aquestes metodologies no s’apliquin a la pràctica. A causa de la seva capacitat per a trobar solucions pseudoòptimes en gairebé temps real, els algorismes metaheurístics reben una atenció creixent dels investigadors i professionals com a alternatives eficients i fiables per a resoldre nombrosos problemes d’optimació en la creació de la logística de les ciutats intel·ligents. Malgrat el seu èxit, les tècniques metaheurístiques tradicionals no representen plenament la complexitat dels sistemes més realistes. En assumir entrades (inputs) i restriccions de problemes deterministes, la incertesa i el dinamisme experimentats en els escenaris de transport urbà queden sense explicar. Els algorismes simheurístics persegueixen superar aquests inconvenients mitjançant la integració de qualsevol tipus de simulació en processos metaheurístics per a explicar la incertesa inherent a la majoria de les aplicacions de la vida real. Aquesta tesi defineix i investiga l’ús d’algorismes simheurístics com el mètode més adequat per a resoldre problemes d’optimació derivats de la logística de les ciutats. Alguns algorismes simheurístics s’apliquen a una sèrie de problemes complexos, com la recollida de residus urbans, els problemes de disseny de la cadena de subministrament integrada i els models de transport innovadors relacionats amb la col·laboració horitzontal entre els socis de la cadena de subministrament. A més de les discussions metodològiques i la comparació d’algorismes desenvolupats amb els referents de la bibliografia acadèmica, es mostra l’aplicabilitat i l’eficiència dels algorismes simheurístics en diferents casos de gran escala.Las actividades de logística en ciudades inteligentes constituyen un factor crucial en la creación de sistemas de transporte urbano eficientes y sostenibles. Entre otros factores, estos sistemas se centran en la incorporación de datos en tiempo real y la creación de modelos empresariales colaborativos en el transporte urbano de mercancías, al tiempo que consideran el aumento del número de habitantes en las ciudades, la creciente complejidad de las demandas de los clientes y los mercados altamente competitivos. Esto permite minimizar los costes monetarios y ambientales del transporte de mercancías en las áreas metropolitanas. Muchos de los problemas de toma de decisiones en este contexto se pueden formular como problemas de optimización combinatoria. Si bien existen diferentes enfoques de resolución exacta para encontrar soluciones óptimas a tales problemas, su complejidad y tamaño, además de la necesidad de tomar decisiones instantáneas con respecto al enrutamiento, la programación o la ubicación de las instalaciones, hacen que dichas metodologías sean inaplicables en la práctica. Debido a su capacidad para encontrar soluciones pseudoóptimas casi en tiempo real, los algoritmos metaheurísticos reciben cada vez más atención por parte de investigadores y profesionales como alternativas eficientes y fiables para resolver numerosos problemas de optimización en la creación de la logística de ciudades inteligentes. A pesar de su éxito, las técnicas metaheurísticas tradicionales no representan completamente la complejidad de los sistemas más realistas. Al asumir insumos y restricciones de problemas deterministas, se ignora la incertidumbre y el dinamismo experimentados en los escenarios de transporte urbano. Los algoritmos simheurísticos persiguen superar estos inconvenientes integrando cualquier tipo de simulación en procesos metaheurísticos con el fin de considerar la incertidumbre inherente en la mayoría de las aplicaciones de la vida real. Esta tesis define e investiga el uso de algoritmos simheurísticos como método adecuado para resolver problemas de optimización que surgen en la logística de ciudades inteligentes. Se aplican algoritmos simheurísticos a una variedad de problemas complejos, incluyendo la recolección de residuos urbanos, problemas de diseño de la cadena de suministro integrada y modelos de transporte innovadores relacionados con la colaboración horizontal entre los socios de la cadena de suministro. Además de las discusiones metodológicas y la comparación de los algoritmos desarrollados con los de referencia de la bibliografía académica, se muestra la aplicabilidad y la eficiencia de los algoritmos simheurísticos en diferentes estudios de casos a gran escala.Smart city logistics are a crucial factor in the creation of efficient and sustainable urban transportation systems. Among other factors, they focus on incorporating real-time data and creating collaborative business models in urban freight transportation concepts, whilst also considering rising urban population numbers, increasingly complex customer demands, and highly competitive markets. This allows transportation planners to minimize the monetary and environmental costs of freight transportation in metropolitan areas. Many decision-making problems faced in this context can be formulated as combinatorial optimization problems. While different exact solving approaches exist to find optimal solutions to such problems, their complexity and size, in addition to the need for instantaneous decision-making regarding vehicle routing, scheduling, or facility location, make such methodologies inapplicable in practice. Due to their ability to find pseudo-optimal solutions in almost real time, metaheuristic algorithms have received increasing attention from researchers and practitioners as efficient and reliable alternatives in solving numerous optimization problems in the creation of smart city logistics. Despite their success, traditional metaheuristic techniques fail to fully represent the complexity of most realistic systems. By assuming deterministic problem inputs and constraints, the uncertainty and dynamism experienced in urban transportation scenarios are left unaccounted for. Simheuristic frameworks try to overcome these drawbacks by integrating any type of simulation into metaheuristic-driven processes to account for the inherent uncertainty in most real-life applications. This thesis defines and investigates the use of simheuristics as a method of first resort for solving optimization problems arising in smart city logistics concepts. Simheuristic algorithms are applied to a range of complex problem settings including urban waste collection, integrated supply chain design, and innovative transportation models related to horizontal collaboration among supply chain partners. In addition to methodological discussions and the comparison of developed algorithms to state-of-the-art benchmarks found in the academic literature, the applicability and efficiency of simheuristic frameworks in different large-scaled case studies are shown

Electric vehicle routing, arc routing, and team orienteering problems in sustainable transportation

[EN] The increasing use of electric vehicles in road and air transportation, especially in last-mile delivery and city mobility, raises new operational challenges due to the limited capacity of electric batteries. These limitations impose additional driving range constraints when optimizing the distribution and mobility plans. During the last years, several researchers from the Computer Science, Artificial Intelligence, and Operations Research communities have been developing optimization, simulation, and machine learning approaches that aim at generating efficient and sustainable routing plans for hybrid fleets, including both electric and internal combustion engine vehicles. After contextualizing the relevance of electric vehicles in promoting sustainable transportation practices, this paper reviews the existing work in the field of electric vehicle routing problems. In particular, we focus on articles related to the well-known vehicle routing, arc routing, and team orienteering problems. The review is followed by numerical examples that illustrate the gains that can be obtained by employing optimization methods in the aforementioned field. Finally, several research opportunities are highlighted.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities (PID2019-111100RB-C21-C22/AEI/10.13039/501100011033, RED2018-102642-T), the SEPIE Erasmus+Program (2019-I-ES01-KA103-062602), and the IoF2020-H2020 (731884) project.Do C. Martins, L.; Tordecilla, RD.; Castaneda, J.; Juan-Pérez, ÁA.; Faulin, J. (2021). Electric vehicle routing, arc routing, and team orienteering problems in sustainable transportation. Energies. 14(16):1-30. https://doi.org/10.3390/en14165131130141

Multi-echelon distribution systems in city logistics

In the last decades , the increasing quality of services requested by the cust omer, yields to the necessity of optimizing the whole distribution process. This goal may be achieved through a smart exploitation of existing resources other than a clever planning of the whole distribution process. For doing that, it is necessary to enha nce goods consolidation. One of the most efficient way to implement it is to adopt Multi - Echelon distribution systems which are very common in City Logistic context, in which they allow to keep large trucks from the city center, with strong environmental a dvantages . The aim of the paper is to review routing problems arising in City Logistics , in which multi - e chelon distribution systems are involved: the Two Echelon Location Routing Problem ( 2E - LRP) , the Two Echelon Vehicle Routing Problem (2E - VRP) and Truck and Trailer Routing Problem (TTRP), and to discuss literature on optimization methods, both exact and heuristic, developed to address these problems

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

A Study of the Static Bicycle Reposition Problem with a Single Vehicle

The Bicycle Sharing System (BSS), a public service system operated by the government or a private company, provides the convenient use of a bicycle as a temporary method of transportation. More specifically, this system allows people to rent a bike from one location, use it for a short time period and then return it to either to the same or a different location for an inexpensive fee. With the development of IT technology in the 1990s, it became possible to balance the bicycle inventory among the various destinations. In fact, a critical aspect to maintaining a satisfactory BSS is effectively rebalancing bicycle inventory across the various stations. In this research, we focus on the static bicycle repositioning problem with a single vehicle which is abstracted from the operation issue in the bicycle sharing system. The mathematical model for the static bicycle reposition problem had been created and several variations had been analyzed. This research starts to solve the problem from a very restrictive and constrained model and relaxes the constraints step by step to approach the real world case scenario. Several realistic assumptions have been considered in our research, such as a limited working time horizon, multiple visit limitation for the same station, multiple trips used for the vehicle, etc. In this research, we use the variable neighborhood search heuristic algorithm as the basic structure to find the solution for the static bicycle reposition problem. The numeric results indicate that our algorithms can provide good quality result within short solving time. By solving such a problem well, in comparison to benchmark algorithms, this research provides a starting place for dynamic bicycle repositioning and multiple vehicle repositioning

Optimization of Location-Routing for the Waste Household Appliances Recycling Logistics under the Uncertain Condition

Waste household appliances and electronic products usually contain harmful substances which need scientific and reasonable collection, classification, processing, recovery and disposal to achieve sustainable and effective recycling and utilization. In recent years, due to the poor management of waste household appliances recycling logistics system, safety accidents occur frequently, which seriously harm the health and life safety of the society. This paper studies the risk management of recycling waste household appliances under uncertain conditions and establishes a risk measurement model under fuzzy population density. Considering the multi-stage and classification diversity of waste household appliances recycling logistics, the multi-objective location routing model and location - routing model are established respectively. Based on the model complexity analysis, the solution method of multi-objective model is designed. Finally, the validity of the model and algorithm is verified by examples and tests

An adaptive large neighborhood search heuristic for the share-a-ride problem

The Share-a-Ride Problem (SARP) aims at maximizing the profit of serving a set of passengers and parcels using a set of homogeneous vehicles. We propose an adaptive large neighborhood search (ALNS) heuristic to address the SARP. Furthermore, we study the problem of determining the time slack in a SARP schedule. Our proposed solution approach is tested on three sets of realistic instances. The performance of our heuristic is benchmarked against a mixed integer programming (MIP) solver and the Dial-a-Ride Problem (DARP) test instances. Compared to the MIP solver, our heuristic is superior in both the solution times and the quality of the obtained solutions if the CPU time is limited. We also report new best results for two out of twenty benchmark DARP instances

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i KTH Royal Institute of TechnologyUrban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas.Postprint (published version