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

A strategic oscillation simheuristic for the Time Capacitated Arc Routing Problem with stochastic demands

[EN] The Time Capacitated Arc Routing Problem (TCARP) extends the classical Capacitated Arc Routing Problem by considering time-based capacities instead of traditional loading capacities. In the TCARP, the costs associated with traversing and servicing arcs, as well as the vehicle's capacity, are measured in time units. The increasing use of electric vehicles and unmanned aerial vehicles, which use batteries of limited duration, illustrates the importance of time-capacitated routing problems. In this paper, we consider the TCARP with stochastic demands, i.e.: the actual demands on each edge are random variables which specific values are only revealed once the vehicle traverses the arc. This variability affects the service times, which also become random variables. The main goal then is to find a routing plan that minimizes the expected total time required to service all customers. Since a maximum time capacity applies on each route, a penalty time-based cost arises whenever a route cannot be completed within that limit. In this paper, a strategic oscillation simheuristic algorithm is proposed to solve this stochastic problem. The performance of our algorithm is tested in a series of numerical experiments that extend the classical deterministic instances into stochastic ones.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Science (PID2019-111100RB-C21/AEI/10.13039/501100011033, RED2018102642T, PGC2018-0953322-B-C21/MCIU/AEI/FEDERUE) . The authors are also grateful to the Michael Smurfit Graduate Business School at University College Dublin, Ireland for supporting research stays that contributed to the development of this work.Keenan, P.; Panadero, J.; Juan, AA.; Martí, R.; Mcgarraghy, S. (2021). A strategic oscillation simheuristic for the Time Capacitated Arc Routing Problem with stochastic demands. Computers & Operations Research. 133:1-12. https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.10537711213

On the role of metaheuristic optimization in bioinformatics

Metaheuristic algorithms are employed to solve complex and large-scale optimization problems in many different fields, from transportation and smart cities to finance. This paper discusses how metaheuristic algorithms are being applied to solve different optimization problems in the area of bioinformatics. While the text provides references to many optimization problems in the area, it focuses on those that have attracted more interest from the optimization community. Among the problems analyzed, the paper discusses in more detail the molecular docking problem, the protein structure prediction, phylogenetic inference, and different string problems. In addition, references to other relevant optimization problems are also given, including those related to medical imaging or gene selection for classification. From the previous analysis, the paper generates insights on research opportunities for the Operations Research and Computer Science communities in the field of bioinformatics

A simulation-based algorithm for solving the resource-assignment problem in satellite telecommunication networks

This paper proposes an heuristic for the scheduling of capacity requests and the periodic assignment of radio resources in geostationary (GEO) satellite networks with star topology, using the Demand Assigned Multiple Access (DAMA) protocol in the link layer, and Multi-Frequency Time Division Multiple Access (MF-TDMA) and Adaptive Coding and Modulation (ACM) in the physical layer.En este trabajo se propone una heurística para la programación de las solicitudes de capacidad y la asignación periódica de los recursos de radio en las redes de satélites geoestacionarios (GEO) con topología en estrella, con la demanda de acceso múltiple de asignación (DAMA) de protocolo en la capa de enlace, y el Multi-Frequency Time Division (Acceso múltiple por MF-TDMA) y codificación y modulación Adaptable (ACM) en la capa física.En aquest treball es proposa una heurística per a la programació de les sol·licituds de capacitat i l'assignació periòdica dels recursos de ràdio en les xarxes de satèl·lits geoestacionaris (GEO) amb topologia en estrella, amb la demanda d'accés múltiple d'assignació (DAMA) de protocol en la capa d'enllaç, i el Multi-Frequency Time Division (Accés múltiple per MF-TDMA) i codificació i modulació Adaptable (ACM) a la capa física

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

Optimizing transportation systems and logistics network configurations : From biased-randomized algorithms to fuzzy simheuristics

242 páginasTransportation and logistics (T&L) are currently highly relevant functions in any competitive industry. Locating facilities or distributing goods to hundreds or thousands of customers are activities with a high degree of complexity, regardless of whether facilities and customers are placed all over the globe or in the same city. A countless number of alternative strategic, tactical, and operational decisions can be made in T&L systems; hence, reaching an optimal solution –e.g., a solution with the minimum cost or the maximum profit– is a really difficult challenge, even by the most powerful existing computers. Approximate methods, such as heuristics, metaheuristics, and simheuristics, are then proposed to solve T&L problems. They do not guarantee optimal results, but they yield good solutions in short computational times. These characteristics become even more important when considering uncertainty conditions, since they increase T&L problems’ complexity. Modeling uncertainty implies to introduce complex mathematical formulas and procedures, however, the model realism increases and, therefore, also its reliability to represent real world situations. Stochastic approaches, which require the use of probability distributions, are one of the most employed approaches to model uncertain parameters. Alternatively, if the real world does not provide enough information to reliably estimate a probability distribution, then fuzzy logic approaches become an alternative to model uncertainty. Hence, the main objective of this thesis is to design hybrid algorithms that combine fuzzy and stochastic simulation with approximate and exact methods to solve T&L problems considering operational, tactical, and strategic decision levels. This thesis is organized following a layered structure, in which each introduced layer enriches the previous one.El transporte y la logística (T&L) son actualmente funciones de gran relevancia en cual quier industria competitiva. La localización de instalaciones o la distribución de mercancías a cientos o miles de clientes son actividades con un alto grado de complejidad, indepen dientemente de si las instalaciones y los clientes se encuentran en todo el mundo o en la misma ciudad. En los sistemas de T&L se pueden tomar un sinnúmero de decisiones al ternativas estratégicas, tácticas y operativas; por lo tanto, llegar a una solución óptima –por ejemplo, una solución con el mínimo costo o la máxima utilidad– es un desafío realmente di fícil, incluso para las computadoras más potentes que existen hoy en día. Así pues, métodos aproximados, tales como heurísticas, metaheurísticas y simheurísticas, son propuestos para resolver problemas de T&L. Estos métodos no garantizan resultados óptimos, pero ofrecen buenas soluciones en tiempos computacionales cortos. Estas características se vuelven aún más importantes cuando se consideran condiciones de incertidumbre, ya que estas aumen tan la complejidad de los problemas de T&L. Modelar la incertidumbre implica introducir fórmulas y procedimientos matemáticos complejos, sin embargo, el realismo del modelo aumenta y, por lo tanto, también su confiabilidad para representar situaciones del mundo real. Los enfoques estocásticos, que requieren el uso de distribuciones de probabilidad, son uno de los enfoques más empleados para modelar parámetros inciertos. Alternativamente, si el mundo real no proporciona suficiente información para estimar de manera confiable una distribución de probabilidad, los enfoques que hacen uso de lógica difusa se convier ten en una alternativa para modelar la incertidumbre. Así pues, el objetivo principal de esta tesis es diseñar algoritmos híbridos que combinen simulación difusa y estocástica con métodos aproximados y exactos para resolver problemas de T&L considerando niveles de decisión operativos, tácticos y estratégicos. Esta tesis se organiza siguiendo una estructura por capas, en la que cada capa introducida enriquece a la anterior. Por lo tanto, en primer lugar se exponen heurísticas y metaheurísticas sesgadas-aleatorizadas para resolver proble mas de T&L que solo incluyen parámetros determinísticos. Posteriormente, la simulación Monte Carlo se agrega a estos enfoques para modelar parámetros estocásticos. Por último, se emplean simheurísticas difusas para abordar simultáneamente la incertidumbre difusa y estocástica. Una serie de experimentos numéricos es diseñada para probar los algoritmos propuestos, utilizando instancias de referencia, instancias nuevas e instancias del mundo real. Los resultados obtenidos demuestran la eficiencia de los algoritmos diseñados, tanto en costo como en tiempo, así como su confiabilidad para resolver problemas realistas que incluyen incertidumbre y múltiples restricciones y condiciones que enriquecen todos los problemas abordados.Doctorado en Logística y Gestión de Cadenas de SuministrosDoctor en Logística y Gestión de Cadenas de Suministro

Applications of biased-randomized algorithms and simheuristics in integrated logistics

Transportation and logistics (T&L) activities play a vital role in the development of many businesses from different industries. With the increasing number of people living in urban areas, the expansion of on-demand economy and e-commerce activities, the number of services from transportation and delivery has considerably increased. Consequently, several urban problems have been potentialized, such as traffic congestion and pollution. Several related problems can be formulated as a combinatorial optimization problem (COP). Since most of them are NP-Hard, the finding of optimal solutions through exact solution methods is often impractical in a reasonable amount of time. In realistic settings, the increasing need for 'instant' decision-making further refutes their use in real life. Under these circumstances, this thesis aims at: (i) identifying realistic COPs from different industries; (ii) developing different classes of approximate solution approaches to solve the identified T&L problems; (iii) conducting a series of computational experiments to validate and measure the performance of the developed approaches. The novel concept of 'agile optimization' is introduced, which refers to the combination of biased-randomized heuristics with parallel computing to deal with real-time decision-making.Las actividades de transporte y logística (T&L) juegan un papel vital en el desarrollo de muchas empresas de diferentes industrias. Con el creciente número de personas que viven en áreas urbanas, la expansión de la economía a lacarta y las actividades de comercio electrónico, el número de servicios de transporte y entrega ha aumentado considerablemente. En consecuencia, se han potencializado varios problemas urbanos, como la congestión del tráfico y la contaminación. Varios problemas relacionados pueden formularse como un problema de optimización combinatoria (COP). Dado que la mayoría de ellos son NP-Hard, la búsqueda de soluciones óptimas a través de métodos de solución exactos a menudo no es práctico en un período de tiempo razonable. En entornos realistas, la creciente necesidad de una toma de decisiones "instantánea" refuta aún más su uso en la vida real. En estas circunstancias, esta tesis tiene como objetivo: (i) identificar COP realistas de diferentes industrias; (ii) desarrollar diferentes clases de enfoques de solución aproximada para resolver los problemas de T&L identificados; (iii) realizar una serie de experimentos computacionales para validar y medir el desempeño de los enfoques desarrollados. Se introduce el nuevo concepto de optimización ágil, que se refiere a la combinación de heurísticas aleatorias sesgadas con computación paralela para hacer frente a la toma de decisiones en tiempo real.Les activitats de transport i logística (T&L) tenen un paper vital en el desenvolupament de moltes empreses de diferents indústries. Amb l'augment del nombre de persones que viuen a les zones urbanes, l'expansió de l'economia a la carta i les activitats de comerç electrònic, el nombre de serveis del transport i el lliurament ha augmentat considerablement. En conseqüència, s'han potencialitzat diversos problemes urbans, com ara la congestió del trànsit i la contaminació. Es poden formular diversos problemes relacionats com a problema d'optimització combinatòria (COP). Com que la majoria són NP-Hard, la recerca de solucions òptimes mitjançant mètodes de solució exactes sovint no és pràctica en un temps raonable. En entorns realistes, la creixent necessitat de prendre decisions "instantànies" refuta encara més el seu ús a la vida real. En aquestes circumstàncies, aquesta tesi té com a objectiu: (i) identificar COP realistes de diferents indústries; (ii) desenvolupar diferents classes d'aproximacions aproximades a la solució per resoldre els problemes identificats de T&L; (iii) la realització d'una sèrie d'experiments computacionals per validar i mesurar el rendiment dels enfocaments desenvolupats. S'introdueix el nou concepte d'optimització àgil, que fa referència a la combinació d'heurístiques esbiaixades i aleatòries amb informàtica paral·lela per fer front a la presa de decisions en temps real.Tecnologies de la informació i de xarxe