On Multi-Agent Coordination of Agri-Robot Fleets

International audienc

Diseño de una propuesta de mejora a los sistemas de generación de pronósticos y programación de la producción en la empresa Grifería y Complementos Corona, usando modelos cuantitativos

En el presente Trabajo de Grado se realizó un diagnóstico al proceso de planeación de la producción en la empresa Grifería y Complementos Corona, en donde se encontraron dos procesos críticos: la planeación de la demanda y la programación de la producción, derivando en problemas como los errores de los pronósticos y la cantidad de pedidos pendientes por manufacturar. A partir del diagnóstico y análisis realizado, y con base en la fundamentación teórica de los métodos cuantitativos, se desarrollaron dos herramientas para la empresa: el Generador de pronósticos ARIMA y el Programador de la producción. El Generador de pronósticos se desarrolló bajo la metodología de los modelos autorregresivos ARIMA, mientras que el Programador de la producción se desarrolló bajo el modelo de optimización de la minimización de la tardanza total ponderada para una máquina, resuelto por medio de la metaheurística de GRASP. Para cada una de las herramientas se desarrollaron políticas de implementación y uso, y políticas de capacitación para el personal. El análisis económico se realizó utilizando las dos herramientas propuestas y datos históricos reales de la empresa. Se observó una reducción de los errores de los pronósticos en el 90% de las referencias analizadas, representando un ahorro en costos de almacenamiento del 6%. Por otro lado, se generó un incremento del 21% en la velocidad de facturación semanal en la mini-fábrica donde se realizó el análisis. Al final quedó demostrada la viabilidad del proyecto y su impacto.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

GRASP Heuristics for the stochastic weighted graph fragmentation problem

Critical nodes play a major role in network connectivity. Identifying them is important to design efficient strategies to prevent malware or epidemics spread through a network. In this context, the Stochastic Weighted Graph Fragmentation Problem (SWGFP) is a combinatorial optimization problem that belongs to the N P − Complete class. Its objective consists in minimizing the impact of a random attack on a singleton, choosing appropiately a set of nodes to immunize given a restricted budget. In the SWGFP, it is assumed that the attack follows a known probability law and that it affects the whole connected component of the attacked node. In this thesis, a GRASP enriched with Path Relinking algorithm is developed to solve the SWGFP. Its performance is studied under three attack scenarios and compared with a GRASP variant that was previously developed in literature and with a Random heuristic for the problem that picks a set of nodes uniformly at random. Computational experiments show that the algorithm based on Independent Sets which is developed in this thesis, outperforms the other two, with lower expected loss scores and higher robustness.Los nodos críticos juegan un rol fundamental en la conectividad de las redes. Su identificación es importante para el diseño de estrategias eficientes para prevenir que tanto un software malicioso como una epidemia se propaguen por la red. En este contexto, el Stochastic Weighted Graph Fragmentation Problem (SWGFP) es un problema de optimización combinatoria perteneciente a la clase de problemas NP−Completos. El objetivo consiste en miniminizar el impacto de un ataque aleatorio en un nodo de la red, seleccionando adecuadamente nodos a inmunizar con un presupuesto acotado. En el SWGFP se asume que el ataque sigue una ley de probabilidad conocida en los nodos, y que afecta a toda la componente conexa del nodo seleccionado. En esta tesis se desarrolla una solución GRASP enriquecida con Path-Relinking para abordar el SWGFP. Se estudia el rendimiento de la propuesta ante tres escenarios de ataque, en comparación con una variante de GRASP anteriormente desarrollada de la literatura y una heurística aleatoria o Random para el problema en la cual los nodos son elegidos al azar. Los experimentos computacionales muestran que el algoritmo basado en Conjuntos Independientes que se desarrolla en esta tesis, presenta un mejor desempeño que los dos restantes, con valores inferiores del número esperado de pérdidas y mayor robustez

GRASP with path relinking for three-index assignment

Abstract. This paper describes variants of GRASP (greedy randomized adap-tive search procedure) with path relinking for the three index assignment problem (AP3). GRASP is a multi-start metaheuristic for combinatorial op-timization. It usually consists of a construction procedure based on a greedy randomized algorithm and of a local search. Path relinking is an intensifi-cation strategy that explores trajectories that connect high quality solutions. Several variants of the heuristic are proposed and tested. Computational re-sults show clearly that this GRASP for AP3 benefits from path relinking and that the variants considered in this paper compare well with previously pro-posed heuristics for this problem. GRASP with path relinking was able to improve the solution quality of heuristics proposed by Balas and Saltzman (1991), Burkard, Rudolf, and Woeginger (1996), and Crama and Spieksma (1992) on all instances proposed in those papers. We show that the random variable “time to target solution, ” for all proposed GRASP with path relinking variants, fits a two-parameter exponential distribution. To illustrate the con-sequence of this, one of the variants of GRASP with path relinking is shown to benefit from parallelization. 1

Parallélisation d'un algorithme génétique pour le problème d'ordonnancement sur machine unique avec temps de réglages dépendants de la séquence

Les problèmes d'ordonnancement peuvent être rencontrés dans plusieurs situations de la vie courante. Organiser des activités quotidiennes, planifier un itinéraire de voyage sont autant d'exemples de petits problèmes d'optimisation que nous tentons de résoudre tous les jours sans nous en rendre compte. Mais quand ces problèmes prennent des proportions plus grandes, il devient difficile au cerveau humain de gérer tous ces paramètres et le recours à une solution informatique s'impose. Les problèmes d'ordonnancement en contexte industriel sont nombreux et celui qui retient particulièrement notre attention dans le cadre de ce mémoire est le problème d'ordonnancement de commandes sur machine unique avec temps de réglages dépendant de la séquence. Ce problème fait partie de la classe de problèmes NP-Difficiles. Etant donnée sa complexité, ce problème ne peut être résolu par une méthode exacte. Les métaheuristiques représentent ainsi une bonne alternative pour obtenir des solutions de bonne qualité dans des délais très courts. Les algorithmes génétiques, qui font partie des algorithmes évolutionnaires, sont utilisés dans ce travail pour résoudre ce problème d'ordonnancement. La prolifération des architectures parallèles a ouvert la voie à un nouvel éventail d'approches pour optimiser les algorithmes et plus spécialement les métaheuristiques. Ce mémoire propose une stratégie de parallélisation de l'algorithme génétique pour en étudier les bénéfices. Le premier algorithme génétique proposé est implémenté sur le modèle d'un algorithme de la littérature. Cet algorithme ne s'est pas avéré performant pour toute la série de problèmes test et, pour cette raison, des modifications de paramètres ont été rendues nécessaires. Ces modifications ont donné naissance à une deuxième version séquentielle dont les résultats se sont avérés satisfaisants. Une troisième version a ensuite été implémentée avec une optique d'exécution parallèle selon un modèle en îlot et une topologie en anneau unidirectionnel. Un plan d'expérience a ensuite été mis au point selon plusieurs variables et vise à identifier les meilleures configurations de l'algorithme tant sur le plan de la qualité des résultats que sur le plan de l'accélération. Les résultats obtenus dans ce mémoire montrent que l'introduction de la parallélisation dans un algorithme génétique est bénéfique à ce dernier tant sur le plan qualité des résultats que sur le plan accélération. Dans un premier temps, la version sans communications n'a pas amélioré une grande partie des problèmes mais a pu atteindre des accélérations linéaires. Par la suite, l'introduction des échanges a nettement influé sur la qualité des résultats. En effet, en adoptant une stratégie de division de la taille de la population par le nombre de processeurs, l'algorithme génétique parallèle parvient à donner des résultats équivalents voire meilleurs que la version séquentielle, et ceci pour plusieurs fréquences d'échanges entre les populations

Optimal cooperative and non-cooperative peer-to-peer maneuvers for refueling satellites in circular constellations

On-orbit servicing (OOS) of space systems provides immense benefits by extending their lifetime, by reducing overall cost of space operations, and by adding flexibility to space missions. Refueling is an important aspect of OOS operations. The problem of determining the optimal strategy of refueling multiple satellites in a constellation, by expending minimum fuel during the orbital transfers, is challenging, and requires the solution of a large-scale optimization problem. The conventional notion about a refueling mission is to have a service vehicle visit all fuel-deficient satellites one by one and deliver fuel to them. A recently emerged concept, known as the peer-to-peer (P2P) strategy, is a distributed method of replenishing satellites with fuel. P2P strategy is an integral part of a mixed refueling strategy, in which a service vehicle delivers fuel to part (perhaps half) of the satellites in the constellation, and these satellites, in turn, engage in P2P maneuvers with the remaining satellites. During a P2P maneuver between a fuel-sufficient and a fuel-deficient satellite, one of them performs an orbital transfer to rendezvous with the other, exchanges fuel, and then returns back to its original orbital position. In terms of fuel expended during the refueling process, the mixed strategy outperforms the single service vehicle strategy, particularly with increasing number of satellites in the constellation. This dissertation looks at the problem of P2P refueling problem and proposes new extensions like the Cooperative P2P and Egalitarian P2P strategies. It presents an overview of the methodologies developed to determine the optimal set of orbital transfers required for cooperative and non-cooperative P2P refueling strategies. Results demonstrate that the proposed strategies help in reducing fuel expenditure during the refueling process.Ph.D.Committee Chair: Panagiotis Tsiotras; Committee Member: Eric Feron; Committee Member: Joseph Saleh; Committee Member: Ryan Russell; Committee Member: William Coo