Un modelo bi-objetivo de programación entera para localizar puntos de acumulación de residuos: un estudio de caso

Aumentar la eficiencia en la gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) es crucial para los gobiernos municipales, que son los que generalmente se encargan de la recolección, ya que esta actividad consume un porcentaje importante de sus recursos presupuestarios. La incorporación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones puede contribuir a mejorar el sistema de gestión de RSU, especialmente reduciendo los costos de inversión requeridos. Este artículo propone una formulación metemática, basada en programación entera, para determinar la localización de puntos de acumulación de residuos minimizando los costos del sistema, incluyendo tanto el costo de instalación de los contenedores como la cantidad de visitas necesarias del vehículo de recolección, lo cual está relacionado con los costos de la logística de recolección. El modelo se aplicó en un conjunto de escenarios reales de una importante ciudad argentina que todavía utiliza un sistema de puerta a puerta, incluyendo tanto intancias que donde los residuos son recolectados sin clasficar, como actualmente se realiza en esta ciudad, como instancias que incorporan la clasificación en origen de los mismos. A pesar de que los escenarios con clasificación en origen resultaron más desafiantes para el algoritmo de resolución propuesto, se obtuvieron un conjunto de soluciones factibles para todos los escenarios planteados. Estas soluciones pueden ser utilizadas como un punto inicial para migrar desde un sistema de puerta a puerta a uno de contenedores comunitarios.Enhancing efficiency in Municipal Solid Waste (MSW) management is crucial for local governments, which are generally in charge of collection, since this activity explains a large proportion of their budgetary expenses. The incorporation of decision support tools can contribute to improve the MSW system, specially by reducing the required investment of funds. This article proposes a mathematical formulation, based on integer programming, to determine the location of garbage accumulation points while minimizing the expenses of the system, i.e., the installment cost of bins and the required number of visits the collection vehicle which is related with the routing cost of the collection. The model was tested in some scenarios of an important Argentinian city that stills has a door-to-door system, including instances with unsorted waste, which is the current situation of the city, and also instances with source classified waste. Although the scenarios with classified waste evidenced to be more challenging for the proposed resolution approach, a set of solutions was provided in all scenarios. These solutions can be used as a starting point for migrating from the current door-to-door system to a community bins system.Fil: Rossit, Diego Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Nesmachnow, Sergio. Universidad de la República; UruguayFil: Toutouh, Jamal. Massachusetts Institute of Technology; Estados Unido

Solving the Integrated Bin Allocation and Collection Routing Problem for Municipal Solid Waste: a Benders Decomposition Approach

The municipal solid waste system is a complex reverse logistic chain which comprises several optimisation problems. Although these problems are interdependent, i.e., the solution to one of the problems restricts the solution to the other, they are usually solved sequentially in the related literature because each is usually a computationally complex problem. We address two of the tactical planning problems in this chain by means of a Benders decomposition approach: determining the location and/or capacity of garbage accumulation points, and the design and schedule of collection routes for vehicles. Our approach manages to solve medium-sized real-world instances in the city of Bah\'{i}a Blanca, Argentina, showing smaller computing times than solving a full MIP model.Comment: 29 pages, 6 figure

Multiobjective electric vehicle charging station locations in a city scale area: Malaga study case.

This article presents a multiobjective variation of the problem of locating electric vehicle charging stations (EVCS) in a city known as the Multiobjective Electric Vehicle Charging Stations Locations (MO-EVCS-L) problem. MO-EVCS-L considers two conflicting objectives: maximizing the quality of service of the charging station network and minimizing the deployment cost when installing different types of charging stations. Two multiobjective metaheuristics are proposed to address MO-EVCS-L: the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, version II (NSGA-II) and the Strength Pareto Evolutionary Algorithm, version 2 (SPEA2). The experimental analysis is performed on a real-world case study defined in Malaga, Spain, and it compares the proposed approaches with a baseline algorithm. Results show that the SPEA2 computes the most competitive solutions, even though both metaheuristics found an accurate set of solutions that provide different trade-offs between the quality of service and the installation costs.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Routing in waste collection: a simulated annealing algorithm for an Argentinean case study

The management of the collection of Municipal Solid Waste is a complex task for local governments since it consumes a large portion of their budgets. Thus, the use of computer-aided tools to support decision-making can contribute to improve the efficiency of the system and reduce the associated costs, especially in developing countries, which usually suffer from a shortage of resources. In the present work, a simulated annealing algorithm is proposed to address the problem of designing the routes of waste collection vehicles. The proposed algorithm is compared to a commercial solver based on a mixed-integer programming formulation and two other metaheuristic algorithms, i.e., a state-of-the-art large neighborhood search and a genetic algorithm. The evaluation is carried out on both a well-known benchmark from the literature and real instances of the Argentinean city of Bahía Blanca. The proposed algorithm was able to solve all the instances, having a performance similar to the large neighborhood procedure, while the genetic algorithm showed the worst results. The simulated annealing algorithm was also able to improve the solutions of the solver in many instances of the real dataset.Fil: Rossit, Diego Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; ArgentinaFil: Toncovich, Adrián Andrés. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; ArgentinaFil: Fermani, Matías. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería; Argentin

Data Driven Waste Management in Smart Cities

Bekreftelse fra programsansvarlig på at det holder kun med engelsk sammendrag. Grunnet masteroppgaven er skrevet på engelsk.Waste management is a critical issue worldwide. One of the major challenges in waste management is the efficient collection and transportation of waste from the source to the disposal facility. Research shows that systematic adoption of data-driven technologies (e.g. Machine Learning and Internet-of-Things) can assist public utilities (Kommune) by a) improving the waste collection management process, and b) minimizing the total incurred cost (Misra et al., 2018; Komninos, 2007). Thus, in this work, we show that systematic adoption of data-driven techniques can significantly improve the waste collection process and minimize the incurred cost to public utilities. In order to perform experiments, we generated a synthetic dataset motivated by a real-life urban environment. Also, we aimed to present different approaches to cost-benefit analysis in the targeted scenario. Our study shows that the systematic use of Internet-of-Things-based smart garbage bins, smart transportation algorithms, and Machine Learning can significantly reduce the total incurred cost of public utilities operating in this space

A Strategic Digital Transformation for the Water Industry

This book is a compilation of the knowledge shared and generated so far in the IWA Digital Water Programme. It is an insightful collection of white papers covering best practices, linking academic and industrial studies/insights with applications to give real-world examples of digital transformation. These White Papers are designed to help utilities, water professionals and all those interested in water management and stewardship issues to better understand the opportunities of digital technologies. This book covers a plethora of topics including: Instrumentation and data generation Artificial intelligence and digital twins The digital transformation and public health Mapping the digital transformation journey into the future With these topics, the aim is to present an all-encompassing reference for practitioners to use in their day-to-day activities. Through the Digital Water Programme, the IWA leverages its worldwide member expertise to guide a new generation of water and wastewater utilities on their digital journey towards the uptake of digital technologies and their integration into water services

Combining evolutionary algorithms and agent-based simulation for the development of urbanisation policies

Urban-planning authorities continually face the problem of optimising the allocation of green space over time in developing urban environments. To help in these decision-making processes, this thesis provides an empirical study of using evolutionary approaches to solve sequential decision making problems under uncertainty in stochastic environments. To achieve this goal, this work is underpinned by developing a theoretical framework based on the economic model of Alonso and the associated methodology for modelling spatial and temporal urban growth, in order to better understand the complexity inherent in this kind of system and to generate and improve relevant knowledge for the urban planning community. The model was hybridised with cellular automata and agent-based model and extended to encompass green space planning based on urban cost and satisfaction. Monte Carlo sampling techniques and the use of the urban model as a surrogate tool were the two main elements investigated and applied to overcome the noise and uncertainty derived from dealing with future trends and expectations. Once the evolutionary algorithms were equipped with these mechanisms, the problem under consideration was defined and characterised as a type of adaptive submodular. Afterwards, the performance of a non-adaptive evolutionary approach with a random search and a very smart greedy algorithm was compared and in which way the complexity that is linked with the configuration of the problem modifies the performance of both algorithms was analysed. Later on, the application of very distinct frameworks incorporating evolutionary algorithm approaches for this problem was explored: (i) an ‘offline’ approach, in which a candidate solution encodes a complete set of decisions, which is then evaluated by full simulation, and (ii) an ‘online’ approach which involves a sequential series of optimizations, each making only a single decision, and starting its simulations from the endpoint of the previous run

A Strategic Digital Transformation for the Water Industry

This book is a compilation of the knowledge shared and generated so far in the IWA Digital Water Programme. It is an insightful collection of white papers covering best practices, linking academic and industrial studies/insights with applications to give real-world examples of digital transformation. These White Papers are designed to help utilities, water professionals and all those interested in water management and stewardship issues to better understand the opportunities of digital technologies. This book covers a plethora of topics including: Instrumentation and data generation Artificial intelligence and digital twins The digital transformation and public health Mapping the digital transformation journey into the future With these topics, the aim is to present an all-encompassing reference for practitioners to use in their day-to-day activities. Through the Digital Water Programme, the IWA leverages its worldwide member expertise to guide a new generation of water and wastewater utilities on their digital journey towards the uptake of digital technologies and their integration into water services

A knowledge-based framework to manage plastic waste in urban environments usimg multi-source data.

Debido al continuo aumento de la cantidad de residuos plásticos a nivel mundial, la definición de políticas eficientes de planificación urbana junto con una correcta gestión y recogida de los residuos domésticos pueden ser a menudo un reto muy exigente. Muchas ciudades y países se enfrentan a menudo con una inadecuada eliminación de los residuos plásticos, como los dos países en los que se centra esta tesis: India y Filipinas. En este sentido, India tiene políticas diferentes en función de su segmentación geográfica. Dos de los estados de dicho país que se analizan con más detalle son Punjab, donde la mayoría de las ciudades no tienen un contenedor de basura adecuado, y Gujarat, donde el uso e implantación de los contenedores municipales acaban de empezar. Esta tesis presenta un sistema colaborativo inteligente que se centra en la monitorización de los residuos plásticos a través de un enfoque novedoso para definir políticas que ayuden en el proceso de gestión de este tipo de residuos en entornos urbanos. El sistema propuesto se compone de contenedores domésticos inteligentes equipados con balanzas de peso y una aplicación inteligente para recoger y anticipar los residuos plásticos que se almacenarán en el contenedor en diferentes horizontes temporales. Por otro lado, el sistema es también capaz de genera rutas mediante un mecanismo de planificación que facilita a los recicladores la recogida proactiva de residuos en los hogares con diferentes medios de transporte. Los recicladores pueden utilizar las diferentes ubicaciones de los contenedores municipales de residuos plásticos que han sido previamente inferidas por nuestro sistema a través del análisis de datos abiertos socioeconómicos y demográficos. Este sistema inteligente ha sido evaluado en dos zonas urbanas de la India y Filipinas mostrando resultados convincentes. Gracias a la continua promoción mundial de los datos abiertos como método para acceder a datos transparentes, este estudio también ha utilizado datos abiertos para recuperar la demografía, el número de locales dentro de diferentes categorías, el número de segmentos de calles y la ubicación de los contenedores de cuatro ciudades occidentales de referencia: Nueva York, Málaga, Madrid y Stavanger. El objetivo principal de extraer los datos abiertos de estas cuatro ciudades es determinar la distribución de las papeleras en función de las variables mencionadas. Como prueba de concepto, hemos empleado estos datos para planificar un escenario de gestión de residuos urbanos en las ciudades objetivo de Filipinas e India. La comparación de las ciudades de referencia y las ciudades objetivo también nos permite ver que las zonas de la India parecen ser más familiares, como Stavanger, debido a la distribución de los locales, y que Quezon City tiene una actividad ciudadana similar a la de Nueva York, Madrid y Málaga. En concreto, se realizó un análisis de regresión lineal sobre los datos de las ciudades de referencia para determinar las variables relevantes y el coeficiente de determinación que mide la confianza en los modelos. También se aplicó el análisis de mínimos cuadrados ponderados a las diferentes variables obtenidas en los pasos anteriores, como la densidad de población, el número de segmentos de calles y los cuatro usos del suelo predominantes obtenidos mediante la aplicación del algoritmo de análisis de componentes principales. Con ello, se identificó el número de contenedores necesarios y propuestos en cada una de las ciudades objetivo. Por otro lado, la recogida de residuos en la mayoría de los países sigue basándose en métodos tradicionales con horarios fijos. Esto representa un problema, ya que una recogida de residuos inadecuada e ineficaz puede provocar contaminación y polución. También pueden surgir grandes preocupaciones entre la población cuando hay un tratamiento inadecuado de los residuos plásticos debido a problemas de recogida como, por ejemplo, la irregularidad de la misma. Como alternativa, se utiliza un contenedor inteligente con una báscula de alta resolución para controlar los residuos plásticos domésticos. También se diseñó una aplicación colaborativa para gestionar la recogida de residuos domésticos en las comunidades con necesidades especiales, como residentes afectados por Covid-19, personas mayores o con discapacidad. Este desarrollo incluyó además un algoritmo para prever la generación de residuos de plástico con el fin de disponer de una ruta de recogida optimizada para los recolectores de basura doméstica. A modo general, el sistema recoge el peso de los contenedores de las casas a través del sensor de peso. Estos datos se envían a un servidor backend que incluye un panel de control para visualizar los datos recogidos por el sensor, así como un algoritmo de planificación capaz de personalizar las rutas de los recicladores registrados en el sistema para que la recogida de residuos sea proactiva y no tradicional. Los datos utilizados para realizar las simulaciones se basaron en experimentos realizados a través de diferentes características demográficas como tipos de hogar y grupos de edad. La predicción del peso se introduce en el módulo que se utiliza para crear rutas para los recicladores. También se obtuvieron tres clústers basados en dichas características, cada uno representando un perfil particular de generación de residuos plásticos. La evaluación de la simulación se llevó a cabo en la ciudad de Quezon, Filipinas, donde se definieron ocho contenedores inteligentes domésticos y dos ubicaciones de recicladores, y cada contenedor se vinculó a un clúster particular. Se simuló un enfoque iterativo en el que se extrajo un experimento particular y se generó un número específico de subexperimentos. Los puntos de recogida junto con el registro de tiempo u horas de los recicladores se introdujeron en un algoritmo para la optimización de las rutas de recogida necesarias para los recicladores. Posteriormente, se calcula la tasa de recogida que indica el porcentaje de contenedores incluidos en la ruta que son recogidos por los recicladores antes de que se llenen. Los cálculos de cada ruta incluyen la hora de recolección y la hora de llenado real de cada contenedor. Tres medios de transporte diferentes, coche, bicicleta y a pie, fueron estudiados para estudiar dicha tasa de recogida. Los resultados muestran que la solución alcanzó una tasa de recogida media del 80%. Además, cuando se utilizan bicicletas y coches, las tasas de recogida aumentan con el mayor número de predicciones de contenedores. Con la integración del módulo de planificación urbana y el módulo de composición de rutas y contenedores inteligentes, los resultados muestran una tasa de recogida media superior al 80% para bicicletas, coches y a pie como medio de transporte. También se puede observar que el uso de los recicladores y los contenedores de residuos municipales en la misma zona, facilitaría un sistema sostenible que permite el uso de bicicletas y el desplazamiento a pie a las casas y los contenedores en lugar de en coche. En definitiva, se ha conseguido una solución colaborativa que ayuda a distintos colectivos en la recogida de los residuos plásticos domésticos. Así, se propone un contenedor inteligente ligero de alta resolución para captar y pronosticar la cantidad de residuos plásticos en los contenedores de cada hogar. Además, se definen diferentes técnicas inteligentes para generar rutas optimizadas para los recolectores de residuos domésticos y los recicladores registrados. Esto les permitirá llevar a cabo una recogida de residuos eficiente. También se determina el número de contenedores de plástico necesarios en una zona específica a través de datos abiertos y diferentes variables relacionadas con la planificación urbana y la gestión de los plásticos extraídos de ciudades referentes en la gestión de residuos urbanos.Ingeniería, Industria y Construcció

Artificial intelligence as a strategic tool to reduce marine pollution - using expert interviews to identify strengths, weaknesses, opportunities and threats of integrating ai in the in-situ management of marine litter

Artificial Intelligence (AI) and Sustainable Development are phenomena disrupting our society. This work analyzes how the breakthrough technology AI can be used as a strategic tool to minimize marine litter and contribute to achieving SDG 14. Expert interviews were conducted, and the results were categorized into the dimensions of a SWOT framework, indicating the factors that affect the potential of AI in the context. The overall results suggest that AI is not a panacea in the world of sustainable development, but it is a great strategic tool for marine litter management that is likely to improve in the future