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Cooperative parallel SAT local search with path relinking
In this paper, we propose the use of path relinking to improve the performance of parallel portfolio-based local search solvers for the Boolean Satisfiability problem. In the portfolio-based framework several algorithms explore the search space in parallel, either independently or cooperatively with some communication between the solvers. Path relinking is a method to maintain an appropriate balance between diversification and intensification (and explore paths that aggregate elite solutions) to properly craft a new assignment for the variables to restart from. We present an empirical study that suggest that path relinking outperforms a set of well-known parallel portfolio-based local search algorithms with and without cooperation
Enhancing Parallel Cooperative Trajectory Based Metaheuristics with Path Relinking
This paper proposes a novel algorithm combining path relinking with a set of cooperating trajectory based parallel algorithms to yield a new metaheuristic of enhanced search features. Algorithms based on the exploration of the neighborhood of a single solution, like simulated annealing (SA), have offered accurate results for a large number of real-world problems in the past. Because of their trajectory based nature, some advanced models such as the cooperative one are competitive in academic problems, but still show many limitations in addressing large scale instances. In addition, the field of parallel models for trajectory methods has not deeply been studied yet (at least in comparison with parallel population based models). In this work, we propose a new hybrid algorithm which improves cooperative single solution techniques by using path relinking, allowing both to reduce the global execution time and to improve the efficacy of the method. We test here this new model using a large benchmark of instances of two well-known NP-hard problems: MAXSAT and QAP, with competitive results.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional AndalucĂa Tech
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Combinatorial optimization and metaheuristics
Today, combinatorial optimization is one of the youngest and most active areas of discrete mathematics. It is a branch of optimization in applied mathematics and computer science, related to operational research, algorithm theory and computational complexity theory. It sits at the intersection of several fields, including artificial intelligence, mathematics and software engineering. Its increasing interest arises for the fact that a large number of scientific and industrial problems can be formulated as abstract combinatorial optimization problems, through graphs and/or (integer) linear programs. Some of these problems have polynomial-time (“efficient”) algorithms, while most of them are NP-hard, i.e. it is not proved that they can be solved in polynomial-time. Mainly, it means that it is not possible to guarantee that an exact solution to the problem can be found and one has to settle for an approximate solution with known performance guarantees. Indeed, the goal of approximate methods is to find “quickly” (reasonable run-times), with “high” probability, provable “good” solutions (low error from the real optimal solution). In the last 20 years, a new kind of algorithm commonly called metaheuristics have emerged in this class, which basically try to combine heuristics in high level frameworks aimed at efficiently and effectively exploring the search space. This report briefly outlines the components, concepts, advantages and disadvantages of different metaheuristic approaches from a conceptual point of view, in order to analyze their similarities and differences. The two very significant forces of intensification and diversification, that mainly determine the behavior of a metaheuristic, will be pointed out. The report concludes by exploring the importance of hybridization and integration methods
20 years of Greedy Randomized Adaptive Search Procedures with Path Relinking
This is a comprehensive review of the Greedy Randomized Adaptive Search
Procedure (GRASP) metaheuristic and its hybridization with Path Relinking (PR)
over the past two decades. GRASP with PR has become a widely adopted approach
for solving hard optimization problems since its proposal in 1999. The paper
covers the historical development of GRASP with PR and its theoretical
foundations, as well as recent advances in its implementation and application.
The review includes a critical analysis of variants of PR, including
memory-based and randomized designs, with a total of ten different
implementations. It describes these advanced designs both theoretically and
practically on two well-known optimization problems, linear ordering and
max-cut. The paper also explores the hybridization of GRASP with PR and other
metaheuristics, such as Tabu Search and Scatter Search. Overall, this review
provides valuable insights for researchers and practitioners seeking to utilize
GRASP with PR for solving optimization problems.Comment: 28 pages, 13 figure
A parallel tabu search for the unconstrained binary quadratic programming problem
International audienceAlthough several sequential heuristics have been proposed for dealing with the Unconstrained Binary Quadratic Programming (UBQP), very little effort has been made for designing parallel algorithms for the UBQP. This paper propose a novel decentralized parallel search algorithm, called Parallel Elite Biased Tabu Search (PEBTS). It is based on D2TS, a state-of-the-art sequential UBQP metaheuristic. The key strategies in the PEBTS algorithm include: (i) a lazy distributed cooperation procedure to maintain diversity among different search processes and (ii) finely tuned bit-flip operators which can help the search escape local optima efficiently. Our experiments on the Tianhe-2 supercomputer with up to 24 computing cores show the accuracy of the efficiency of PEBTS compared with a straightforward parallel algorithm running multiple independent and non-cooperating D2TS processes
Solving the waste collection problem from a multiobjective perspective: New methodologies and case studies
Fecha de lectura Tesis Doctoral: 19 de marzo de 2018.EconomĂa Aplicada ( Matemáticas)
Resumen tesis:
El tratamiento de residuos es un tema de estudio por parte de las administraciones locales a nivel
mundial. Distintos factores han de tenerse en cuenta para realizar un servicio eficiente. En este trabajo se
desarrolla una herramienta para analizar y resolver el problema de la recogida de residuos sólidos en Málaga.
Tras un análisis exhaustivo de los datos, se aborda el problema real como un problema de rutas multiobjetivo con capacidad limitada. Para los problemas multiobjetivo, no suele existir una Ăşnica soluciĂłn Ăłptima, sino un conjunto de soluciones eficientes de Pareto. Las caracterĂsticas del problema hacen inviable su resoluciĂłn de forma exacta, por lo que se aplican distintas estrategias metaheurĂsticas para obtener una buena aproximaciĂłn. En particular, se combinan las tĂ©cnicas de GRASP, Path Relinking y Variable Neighborhood Search, que son adaptadas a la perspectiva multicriterio. Se trata de una aproximaciĂłn en dos fases: una primera aproximaciĂłn de la frontera eficiente se genera mediante un GRASP multiobjetivo. Tres son los mĂ©todos propuestos para la primera aproximaciĂłn, dos de ellos derivados de la publicaciĂłn de MartĂ et al. (2015) y el Ăşltimo se apoya en la funciĂłn escalarizada de logro de Wierzbicki (Wierzbicki, 1980) para distintas combinaciones de pesos. A continuaciĂłn, esta aproximaciĂłn es mejorada con una versiĂłn de Path Relinking o Variable Neighborhood Search, con un punto de referencia diseñado para problemas multiobjetivo. Una vez generada la aproximaciĂłn de la frontera eficiente, el proceso de obtenciĂłn de la soluciĂłn que más se adecĂşa a las preferencias de los gestores se basa en el desarrollo de un mĂ©todo interactivo sin trade – off, derivado de la filosofĂa NAUTILUS (Miettinen et al. 2010). Para evitar gastos de cĂłmputo extensos, esta metodologĂa se apoya en una pre - computaciĂłn de los elementos de la frontera eficiente
Iterative restricted space search : a solving approach based on hybridization
Face à la complexité qui caractérise les problèmes d'optimisation de grande taille l'exploration complète de l'espace des solutions devient rapidement un objectif inaccessible. En effet, à mesure que la taille des problèmes augmente, des méthodes de solution de plus en plus sophistiquées sont exigées afin d'assurer un certain niveau d 'efficacité. Ceci a amené une grande partie de la communauté scientifique vers le développement d'outils spécifiques pour la résolution de problèmes de grande taille tels que les méthodes hybrides. Cependant, malgré les efforts consentis dans le développement d'approches hybrides, la majorité des travaux se sont concentrés sur l'adaptation de deux ou plusieurs méthodes spécifiques, en compensant les points faibles des unes par les points forts des autres ou bien en les adaptant afin de collaborer ensemble. Au meilleur de notre connaissance, aucun travail à date n'à été effectué pour développer un cadre conceptuel pour la résolution efficace de problèmes d'optimisation de grande taille, qui soit à la fois flexible, basé sur l'échange d'information et indépendant des méthodes qui le composent. L'objectif de cette thèse est d'explorer cette avenue de recherche en proposant un cadre conceptuel pour les méthodes hybrides, intitulé la recherche itérative de l'espace restreint, ±Iterative Restricted Space Search (IRSS)>>, dont, la principale idée est la définition et l'exploration successives de régions restreintes de l'espace de solutions. Ces régions, qui contiennent de bonnes solutions et qui sont assez petites pour être complètement explorées, sont appelées espaces restreints "Restricted Spaces (RS)". Ainsi, l'IRSS est une approche de solution générique, basée sur l'interaction de deux phases algorithmiques ayant des objectifs complémentaires. La première phase consiste à identifier une région restreinte intéressante et la deuxième phase consiste à l'explorer. Le schéma hybride de l'approche de solution permet d'alterner entre les deux phases pour un nombre fixe d'itérations ou jusqu'à l'atteinte d'une certaine limite de temps. Les concepts clés associées au développement de ce cadre conceptuel et leur validation seront introduits et validés graduellement dans cette thèse. Ils sont présentés de manière à permettre au lecteur de comprendre les problèmes que nous avons rencontrés en cours de développement et comment les solutions ont été conçues et implémentées. À cette fin, la thèse a été divisée en quatre parties. La première est consacrée à la synthèse de l'état de l'art dans le domaine de recherche sur les méthodes hybrides. Elle présente les principales approches hybrides développées et leurs applications. Une brève description des approches utilisant le concept de restriction d'espace est aussi présentée dans cette partie. La deuxième partie présente les concepts clés de ce cadre conceptuel. Il s'agit du processus d'identification des régions restreintes et des deux phases de recherche. Ces concepts sont mis en oeuvre dans un schéma hybride heuristique et méthode exacte. L'approche a été appliquée à un problème d'ordonnancement avec deux niveaux de décision, relié au contexte des pâtes et papier: "Pulp Production Scheduling Problem". La troisième partie a permit d'approfondir les concepts développés et ajuster les limitations identifiées dans la deuxième partie, en proposant une recherche itérative appliquée pour l'exploration de RS de grande taille et une structure en arbre binaire pour l'exploration de plusieurs RS. Cette structure a l'avantage d'éviter l'exploration d 'un espace déjà exploré précédemment tout en assurant une diversification naturelle à la méthode. Cette extension de la méthode a été testée sur un problème de localisation et d'allocation en utilisant un schéma d'hybridation heuristique-exact de manière itérative. La quatrième partie généralise les concepts préalablement développés et conçoit un cadre général qui est flexible, indépendant des méthodes utilisées et basé sur un échange d'informations entre les phases. Ce cadre a l'avantage d'être général et pourrait être appliqué à une large gamme de problèmes
Solution Methods for Service Network Design with Resource Management Consideration
La gestion des ressources, équipements, équipes de travail, et autres, devrait être prise en compte lors de la conception de tout plan réalisable pour le problème de conception de réseaux de services. Cependant, les travaux de recherche portant sur la gestion des ressources et la conception de réseaux de services restent limités. La présente thèse a pour objectif de combler cette lacune en faisant l’examen de problèmes de conception de réseaux de services prenant en compte la gestion des ressources. Pour ce faire, cette thèse se décline en trois études portant sur la conception de réseaux.
La première étude considère le problème de capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints(DBCMND). La structure multi-produits avec capacité sur les arcs du DBCMND, de même que ses contraintes design-balance, font qu’il apparaît comme sous-problème dans de nombreux problèmes reliés à la conception de réseaux de services, d’où l’intérêt d’étudier le DBCMND dans le contexte de cette thèse. Nous proposons une nouvelle approche pour résoudre ce problème combinant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et une procédure d’intensification de la recherche dans une région particulière de l’espace de solutions. Dans un premier temps la recherche tabou identifie de bonnes solutions réalisables. Ensuite la recomposition de chemin est utilisée pour augmenter le nombre de solutions réalisables. Les solutions trouvées par ces deux méta-heuristiques permettent d’identifier un sous-ensemble d’arcs qui ont de bonnes chances d’avoir un statut ouvert ou fermé dans une solution optimale. Le statut de ces arcs est alors fixé selon la valeur qui prédomine dans les solutions trouvées préalablement. Enfin, nous utilisons la puissance d’un solveur de programmation mixte en nombres entiers pour intensifier la recherche sur le problème restreint par le statut fixé ouvert/fermé de certains arcs. Les tests montrent que cette approche est capable de trouver de bonnes solutions aux problèmes de grandes tailles dans des temps raisonnables. Cette recherche est publiée dans la revue scientifique Journal of heuristics.
La deuxième étude introduit la gestion des ressources au niveau de la conception de réseaux de services en prenant en compte explicitement le nombre fini de véhicules utilisés à chaque terminal pour le transport de produits. Une approche de solution faisant appel au slope-scaling, la génération de colonnes et des heuristiques basées sur une formulation en cycles est ainsi proposée. La génération de colonnes résout une relaxation linéaire du problème de conception de réseaux, générant des colonnes qui sont ensuite utilisées par le slope-scaling. Le slope-scaling résout une approximation linéaire du problème de conception de réseaux, d’où l’utilisation d’une heuristique pour convertir les solutions obtenues par le slope-scaling en solutions réalisables pour le problème original. L’algorithme se termine avec une procédure de perturbation
qui améliore les solutions réalisables. Les tests montrent que l’algorithme proposé est capable de trouver de bonnes solutions au problème de conception de réseaux de services avec un nombre fixe des ressources à chaque terminal. Les résultats de cette recherche seront publiés dans la revue scientifique Transportation Science. La troisième étude élargie nos considérations sur la gestion des ressources en prenant en compte l’achat ou la location de nouvelles ressources de même que le repositionnement de ressources existantes. Nous faisons les hypothèses suivantes: une unité de ressource est nécessaire pour faire fonctionner un service, chaque ressource doit retourner à son terminal d’origine, il existe un nombre fixe de ressources à chaque terminal, et la longueur du circuit des ressources est limitée. Nous considérons les alternatives suivantes dans la gestion des ressources: 1)
repositionnement de ressources entre les terminaux pour tenir compte des changements de la demande, 2) achat et/ou location de nouvelles ressources et leur distribution à différents terminaux, 3) externalisation de certains services. Nous présentons une formulation intégrée combinant les décisions reliées à la gestion des ressources avec les décisions reliées à la conception
des réseaux de services. Nous présentons également une méthode de résolution matheuristique
combinant le slope-scaling et la génération de colonnes. Nous discutons des performances de
cette méthode de résolution, et nous faisons une analyse de l’impact de différentes décisions de gestion des ressources dans le contexte de la conception de réseaux de services. Cette étude sera présentée au XII International Symposium On Locational Decision, en conjonction avec XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. En résumé, trois études différentes sont considérées dans la présente thèse. La première porte sur une nouvelle méthode de solution pour le "capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints". Nous y proposons une matheuristique comprenant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et l’optimisation exacte. Dans la deuxième étude, nous présentons un nouveau modèle de conception de réseaux de services prenant en compte un nombre fini de ressources à chaque terminal. Nous y proposons une matheuristique avancée
basée sur la formulation en cycles comprenant le slope-scaling, la génération de colonnes, des heuristiques et l’optimisation exacte. Enfin, nous étudions l’allocation des ressources dans la conception de réseaux de services en introduisant des formulations qui modèlent le repositionnement, l’acquisition et la location de ressources, et l’externalisation de certains services. À cet égard, un cadre de solution slope-scaling développé à partir d’une formulation en cycles est proposé. Ce dernier comporte la génération de colonnes et une heuristique. Les méthodes proposées dans ces trois études ont montré leur capacité à trouver de bonnes solutions.Resource management in freight transportation service network design is an important issue
that has been studied extensively in recent years. Resources such as vehicles, crews, etc. are
factors that can not be ignored when designing a feasible plan for any service network design
problem. However, contributions related to resource management issues and service network
design are still limited. The goal of the thesis is to fill this gap by taking into account service
network design problems with resource management issues. In this thesis, we propose and
address three service network design problems that consider resource management.
In the first study, we consider the capacitated multi-commodity fixed cost network design
with design-balance constraints which is a basic sub-problem for many service design problems
because of the capacitated multi-commodity structure as well as its design-balance property.
We propose a three-phase matheuristic that combines tabu-search, path-relinking and an exactbased intensification procedure to find high quality solutions. Tabu-search identifies feasible
solutions while path-relinking extends the set of feasible solutions. The solutions found by
these two meta-heuristics are used to fix arcs as open or close. An exact solver intensifies
the search on a restricted problem derived from fixing arcs. The experiments on benchmark
instances show that the solution approach finds good solutions to large-scale problems in a
reasonable amount of time. The contribution with regard to this study has been accepted in the
Journal of Heuristics.
In the second study, together with the consideration of the design of routes to transport a
set of commodities by vehicles, we extend resources management by explicitly taking account
of the number of available vehicles at each terminal. We introduce a matheuristic solution
framework based on a cycle-based formulation that includes column generation, slope-scaling,
heuristic and exact optimization techniques. As far as we know, this is the first matheuristic
procedure developed for a cycle-based formulation. The column generation solves the linear
relaxation model and provides a set of cycles to define the approximation model used in slopescaling loop. A heuristic is used to convert each solution to the approximation problem into a
feasible solution. Memory-based perturbation procedure is used to enhance the performance
of the algorithm. Experiments show that the proposed algorithm is able to find good feasible
solutions for the problem. The contribution with regard to this study has been accepted for
publication in Transportation Science. In the third study, we examine resources allocation issues in service network design. We
aim to address a number of fleet utilization issues which usually appear at the beginning of the
season because of the change of demand patterns: 1) reposition resources among terminals to
account for shifts in demand patterns; 2) acquire (buy or long-term rent) new resources and as
sign them to terminals; 3) outsource particular services. We present an integrated formulation
combining these selection-location and scheduled service design decisions. The mixed-integer
formulation is defined over a time-space network, the initial period modeling the location de
cisions on resource acquisition and positioning, while the decisions on service selection and
scheduling, resource assignment and cycling routing, and demand satisfaction being modeled
on the rest of the network. We also present a matheuristic solution method combining slope
scaling and column generation, discuss its algorithmic performance, and explore the impact
of combining the location and design decisions in the context of consolidation carrier service
design. This study will be presented at XII International Symposium On Locational Deci
sion, in conjunction with the XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis,
Naples/Capri (Italy), 2014.
In summary, three studies are considered in this thesis. The first one considers the capaciated
multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints, a basic problem
in many service network design problems with design-balance constraints. We propose an ef
ficient three-phase matheuristic solution method that includes tabu search, path relinking and
exact optimization. In the second study, we propose a new service network design model
that takes into account resources limitations at each terminal. We also propose an advanced
matheuristic framework solution method based on a cycle-based formulation which includes
slope-scaling, column generation, heuristics and exact optimization for this problem. The last
study addresses resources allocation issues in service network design. We introduce formula
tions that model the reposition, acquisition/renting of resources and outsourcing of services. A
solution framework based on the slope-scaling approach on cycle-based formulations is pro
posed. Tests indicate that these proposed algorithms are able to find good feasible solutions for
each of threse problems
Analyse et conception de recherches locales génériques pour l'optimisation combinatoire à un ou plusieurs objectifs
Lorsque l’on cherche à résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire difficiles, trouver une solution optimale par les méthodes complètes peut s’avérer impraticable. Dans un tel contexte, on peut déterminer des solutions approchées grâce à l’utilisation d’heuristiques. Parmi elles, les métaheuristiques sont une forme générique d’algorithmes approchés facilement applicables à une large gamme de problèmes.Nos travaux de recherche sur les métaheuristiques cherchent à s’abstraire au maximum des spécificités des problèmes d’optimisation en les modélisant notamment sous forme de paysages de recherche à explorer. Cette abstraction, proposée en 1932 en biologie pour modéliser la relation entre génotype des individus et chances de reproduction, a été reprise plus récemment en optimisation combinatoire afin de mettre en relation la qualité des solutions avec les valeurs prises par les variables de décision. Dans ce contexte, nous avons étudié principalement la résolution de problèmes d’optimisation par les algorithmes de recherche locale.En optimisation mono-objectif, l’étude des climbers classiques de la littérature combinée avec l’analyse de la structure des paysages de recherche nous a permis d’obtenir des résultats parfois à contre-courant de ce qui est fait usuellement dans la communauté. Grâce à ces observations, nous nous sommes proposé d’étudier des stratégies originales pour ces algorithmes de recherche. Les résultats obtenus permettent d’entrevoir des perspectives de recherche importantes dans ce domaine.En optimisation multiobjectif, nous avons proposé des algorithmes de type recherche locale basés sur la notion d’indicateur de qualité. Ces algorithmes, en plus d’être génériques, se sont montrés efficaces sur divers types de problèmes tout en étant peu sensibles au paramétrage. L’utilisation d’indicateurs de qualité permet de surcroît de reformuler les problèmes d’optimisation multiobjectif sous forme de problèmes d’optimisation mono-objectif sur des ensembles et ainsi ouvrir diverses perspectives de recherche
Static reliability and resilience in dynamic systems
Two systems are modeled in this thesis. First, we consider a multi-component stochastic monotone binary system, or SMBS for short. The reliability of an SMBS is the probability of correct operation. A statistical approximation of the system reliability is provided for these systems, inspired in Monte Carlo Methods. Then, we are focused on the diameter constrained reliability model (DCR), which was originally developed for delay sensitive applications over the Internet infrastructure. The computational complexity of the DCR is analyzed. Networks with an efficient (i.e., polynomial time) DCR computation are offered, termed Weak graphs. Second, we model the effect of a dynamic epidemic propagation. Our first approach is to develop a SIR-based simulation, where unrealistic assumptions for SIR model (infinite, homogeneous, fully-mixed population) are discarded. Finally, we formalize a stochastic rocess that counts infected individuals, and further investigate node-immunization strategies, subject to a budget nstraint. A combinatorial optimization problem is here introduced, called Graph Fragmentation Problem. There, the impact of a highly virulent epidemic propagation is analyzed, and we mathematically prove that Greedy heuristic is suboptimal
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