On the use of biased-randomized algorithms for solving non-smooth optimization problems

Soft constraints are quite common in real-life applications. For example, in freight transportation, the fleet size can be enlarged by outsourcing part of the distribution service and some deliveries to customers can be postponed as well; in inventory management, it is possible to consider stock-outs generated by unexpected demands; and in manufacturing processes and project management, it is frequent that some deadlines cannot be met due to delays in critical steps of the supply chain. However, capacity-, size-, and time-related limitations are included in many optimization problems as hard constraints, while it would be usually more realistic to consider them as soft ones, i.e., they can be violated to some extent by incurring a penalty cost. Most of the times, this penalty cost will be nonlinear and even noncontinuous, which might transform the objective function into a non-smooth one. Despite its many practical applications, non-smooth optimization problems are quite challenging, especially when the underlying optimization problem is NP-hard in nature. In this paper, we propose the use of biased-randomized algorithms as an effective methodology to cope with NP-hard and non-smooth optimization problems in many practical applications. Biased-randomized algorithms extend constructive heuristics by introducing a nonuniform randomization pattern into them. Hence, they can be used to explore promising areas of the solution space without the limitations of gradient-based approaches, which assume the existence of smooth objective functions. Moreover, biased-randomized algorithms can be easily parallelized, thus employing short computing times while exploring a large number of promising regions. This paper discusses these concepts in detail, reviews existing work in different application areas, and highlights current trends and open research lines

Modelado y aplicaciones para mejorar la recolección de aceite de cocina usado en grandes generadores de entornos urbanos

El aceite de cocina usado (UCO) puede ser utilizado como insumo para producir biodiesel, lo cual es incentivado por muchos gobiernos debido a sus beneficios económicos y ambientales. En Colombia, más del 95% de los UCO se desechan indebidamente o se reutilizan ilegalmente, debido a la ausencia de procedimientos de gestión post-consumo para la recolección de UCO y la apatía de la comunidad. Esto causa problemas ambientales y de salud pública. Se propone un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) para minimizar los costos operativos de la recolección de UCO para grandes generadores, así como la reducción de las emisiones de CO2 durante un horizonte de planificación determinado. Este modelo de flota homogénea se puede clasificar como un modelo de problema de enrutamiento de inventario (IRP) designado como: Time Constrained, Selective and Inventory Routing Problem (TCSIRP). Las soluciones exactas para instancias con 15, 20 y 25 nodos productores de UCO se compararon con la salida de la solución heurística Algoritmo Recocido simulado Modificado (MSAA) para realizar su validación. A continuación, se utilizó MSAA para resolver un caso de estudio con 209 nodos, ampliado a 265 y 320 nodos, evaluando: tres vehículos, cinco ubicaciones de centros de acopio, tres duraciones de jornada y tres densidades espaciales de nodos productores de UCO. Los resultados de 21 instancias indican que; los vehículos con menor capacidad, alta eficiencia de combustible, jornada laboral extendida y propuestas de incentivos para los productores de UCO dan como resultado costos reducidos, mayores beneficios ambientales y recolección.MaestríaMagister en Ingeniería Industria