A reduced integer programming model for the ferry scheduling problem

We present an integer programming model for the ferry scheduling problem, improving existing models in various ways. In particular, our model has reduced size in terms of the number of variables and constraints compared to existing models by a factor of approximately O(n), where n being the number of ports. The model also handles efficiently load/unload time constraints, crew scheduling and passenger transfers. Experiments using real world data produced high quality solutions in 12 hours using CPLEX 12.4 with a performance guarantee of within 15% of optimality, on average. This establishes that using a general purpose integer programming solver is a viable alternative in solving the ferry scheduling problem of moderate size.Comment: To appear in Public Transpor

Comparisons of Commercial MIP Solvers and an Adaptive Memory (Tabu Search) Procedure for a Class of 0-1 Integer Programming Problems

The Boolean optimization problem (BOOP) is a highly useful formulation that embraces a variety of 0-1 integer programming problems, including weighted versions of covering, partitioning and maximum satisfiability problems. Several years ago Hvattum, Løkketangen and Glover (2006) introduced an adaptive memory (tabu search) method for BOOP which proved effective compared to competing approaches. However, in the intervening years, major advances have taken place in exact solvers for integer programming problems, leading to widely publicized successes by the leading commercial solvers XPRESS, CPLEX and GUROBI. The implicit message is that an alternative methodology for any broad class of IP problems such as Boolean Optimization Problems would now be dominated by the newer versions of these leading solvers. We test this hypothesis by performing new computational experiments comparing the tabu search method for the BOOP class against XPRESS, CPLEX and GUROBI, and documenting improvements provided by the exact codes. The outcomes are somewhat surprising

Implementación y evaluación de técnicas de planificación en sistemas de tiempo real crítico

[CA] En els sistemes de temps real crític no poden produir-se errors, ja que estos es consideren catastròfics. Des del punt de vista dels requisits temporals, això vol dir que cap tasca pot perdre el seu termini. Per tant, és molt important desenvolupar tècniques de planificació que produïsquen plans d’execució correctes. Durant els últims anys, les tècniques d’optimització matemàtica com la programació lineal sencera han millorat amb l’aparició de nous solvers d’optimització que obtenen la solució òptima a un problema amb major rapidesa i fiabilitat. Esta millora permet explorar l’ús de models de programació lineal sencera per resoldre el problema de la planificació de tasques en sistemes de temps real crític. L'objectiu del projecte és desenvolupar el model matemàtic i implementar la solució amb dues de les eines d'optimització més utilitzades, la qual cosa a més servirà per a comparar aquestes dues eines en termes de temps i qualitat de la solució.[ES] En los sistemas de tiempo real críticos no pueden producirse errores ya que estos se consideran catastróficos. Desde el punto de vista de los requisitos temporales, esto significa que ninguna tarea puede perder su plazo. Por ello, es muy importante desarrollar técnicas de planificación que produzcan planes de ejecución correctos. En los últimos años, las técnicas de optimización matemática como la programación lineal entera (ILP) han mejorado con la aparición de nuevos solvers de optimización que logran obtener la solución óptima a un problema con mayor rapidez y fiabilidad. Esto permite explorar el uso de modelos de programación lineal entera para resolver el problema de la planificación de tareas en sistemas de tiempo real crítico. El objetivo del proyecto es desarrollar el modelo matemático e implementar la solución con dos de las herramientas de optimización más utilizadas, lo cual además servirá para comparar estas dos herramientas en términos de tiempo y calidad de la solución.[EN] In critical real-time systems, errors cannot occur as they are considered catastrophic. From the point of view of the temporal requirements, this means that no task can lose its deadline. Therefore, it is very important to develop scheduling techniques that produce correct execution plans. In recent years, mathematical optimization techniques such as Integer Linear Programming (ILP) have improved with the emergence of new optimization solvers that achieve the optimal solution to a problem more quickly and reliably. This allows to explore the use of linear integer programming models to solve the problem of task scheduling in critical real time systems. The objective of the project is to develop the mathematical model and implement the solution with two of the most used optimization tools, which will also serve to compare these two tools in terms of time and quality of the solution.Moreno Candela, M. (2021). Implementación y evaluación de técnicas de planificación en sistemas de tiempo real crítico. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/173624TFG