Network hub locations problems: the state of the art

Cataloged from PDF version of article.Hubs are special facilities that serve as switching, transshipment and sorting points in many-to-many distribution systems. The hub location problem is concerned with locating hub facilities and allocating demand nodes to hubs in order to route the traffic between origin-destination pairs. In this paper we classify and survey network hub location models. We also include some recent trends on hub location and provide a synthesis of the literature. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved

Multi-period maximal covering location problem with capacitated facilities and modules for natural disaster relief services

The paper aims to study a multi-period maximal covering location problem with the configuration of different types of facilities, as an extension of the classical maximal covering location problem (MCLP). The proposed model can have applications such as locating disaster relief facilities, hospitals, and chain supermarkets. The facilities are supposed to be comprised of various units, called the modules. The modules have different sizes and can transfer between facilities during the planning horizon according to demand variation. Both the facilities and modules are capacitated as a real-life fact. To solve the problem, two upper bounds-(LR1) and (LR2)-and Lagrangian decomposition (LD) are developed. Two lower bounds are computed from feasible solutions obtained from (LR1), (LR2), and (LD) and a novel heuristic algorithm. The results demonstrate that the LD method combined with the lower bound obtained from the developed heuristic method (LD-HLB) shows better performance and is preferred to solve both small- and large-scale problems in terms of bound tightness and efficiency especially for solving large-scale problems. The upper bounds and lower bounds generated by the solution procedures can be used as the profit approximation by the managerial executives in their decision-making process

A Heuristic for the Two-Echelon Multi-Period Multi-Product Location–Inventory Problem with Partial Facility Closing and Reopening

In this paper, the two-echelon multi-period multi-product location–inventory problem with partial facility closing and reopening is studied. For each product and period, plants serve warehouses, which serve consolidation hubs, which service customers with independent, normally distributed demands. The schedule of construction, temporary partial closing, and reopening of modular capacities of facilities, the continuous-review inventory control policies at warehouses, the allocation of customer demands to hubs, and the allocation of hubs to warehouses are determined. The service levels for stockout at warehouses during lead time and the violation of warehouse and hub capacities are explicitly considered. The proposed mixed-integer non-linear program minimizes the weighted summation of the number of different facilities and logistical costs, so that the number of different facilities can be controlled. Since the proposed model is np-hard, the multi-start construction and tabu search improvement heuristic (MS-CTSIH) with two improvement strategies and the modified MS-CTSIH incorporating both strategies are proposed. The experiment shows that the two improvement strategies appear non-dominated, and the modified MS-CTSIH yields the best results. The comparison of the modified MS-CTSIH and a commercial solver on a small instance shows the efficiency and effectiveness of the modified MS-CTSIH. The sensitivity analyses of problem parameters are performed on a large instance

Progress in Material Handling Research: 2016

Table of contents

A heuristic approach for a multi-period capacitated single-allocation hub location problem

Tese de mestrado, Estatística e Investigação Operacional (Investigação Operacional) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016Hubs são instalações centrais que funcionam como pontos de consolidação de fluxo, ou, como definido por Alumur e Kara [3], instalações especiais que servem como pontos de troca, transshipment e triagem em sistemas de distribuição de muitos para muitos. Muitas vezes são usados para tirar partido de factores de desconto e economias de escala associados à consolidação de fluxo. Normalmente, é mais eficiente consolidar o fluxo proveniente de localidades próximas em vez de ligar directamente cada par Origem-Destino (O-D). O uso de redes de hubs é bastante relevante em sistemas logísticos de distribuição, redes de transportes públicos e serviços de correio, por exemplo. Dependendo da natureza do problema em estudo os hubs podem realizar diferentes funções, como troca, triagem ou ligação, permitindo que os luxos sejam redireccionados, consolidação ou separação de fluxos, processamento do fluxo ou ainda divisão ou combinação de fluxos, como no caso das redes de telecomunicações. Um problema de localização de hubs consiste na escolha dos nodos onde será realizada a localização dos hubs e na alocação de nodos de procura a esses mesmos hubs de modo a encaminhar o fluxo entre os pares origem-destino. Na maioria dos casos o objectivo é minimizar o custo total envolvido. Como Campbell e O'Kelly [17] realçam, algumas características distinguem os problemas de localização de hubs de outros problemas de localização. Num problema de localização de hubs (HLP) a procura está associada a fluxos entre pares O-D, os fluxos podem passar através dos hubs, a localização dos hubs tem que ser determinada, existe algum benefício ou obrigatoriedade em rotear os fluxos pelos hubs e o valor da função objectivo depende da localização dos hubs e do roteamento dos fluxos. Em geral, num problema de hubs luxos directos entre pares O-D não são permitidos. As principais decisões relacionadas com problemas de localização de hubs estão relacionadas com a localização dos hubs e o roteamento dos fluxos, incluindo as ligações entre hubs e os restantes nodos e as ligações entre cada par de hubs. De modo a melhor interpretar a realidade, diversos tipos de problemas podem ser considerados, dependendo das suas características. A rede constituída pelos hubs pode ser completa ou incompleta. Numa rede completa, todos os pares de hubs estão directamente ligados entre si. Numa rede incompleta, as ligações entre os hubs fazem parte do processo de decisão. Num problema de localização de hubs diversas estratégias de afectação entre os nodos e os hubs podem ser consideradas, sendo as mais comuns Single-Allocation e Multiple-Allocation. No primeiro caso, cada nodo (não hub) deve estar afecto a exactamente um hub e no segundo, cada nodo pode estar afecto a mais que um hub. A maior parte da literatura relativa a HLPs considera problemas estáticos, ou seja, um plano de acção deve ser feito e implementado num único passo. Recentemente, algum trabalho tem vindo a ser desenvolvido sobre HLPs multi-periódicos. Neste caso, um horizonte temporal é considerado de modo a reflectir o tempo para implementar completamente a rede. Tipicamente, este horizonte temporal é dividido em diversos períodos de tempo. O objectivo é definir um plano multi-periódico para a localização dos hubs e o roteamento dosl fluxos. Nesta dissertação, o problema em estudo é um Problema de Localização de Hubs Multi-Periódico com Capacidades Modulares1. Na vertente estudada deste problema, considera-se que cada nodo deve ser afecto a exactamente um hub (Sinlge-Allocation), que existe apenas um tipo de fluxo (Single-Product), que a procura é determinística e que a rede a nível dos hubs é incompleta. Para além disso, consideram-se custos fixos e variáveis para os hubs, custos operacionais para as ligações entre hubs, custos fixos para a instalação de módulos de capacidades nos hubs e custos de roteamento de fluxos. O problema consiste em determinar quando e onde instalar hubs, determinar as afectações entre nodos e hubs em cada período de tempo, determinar as capacidades modulares a instalar em cada hub e período, determinar as ligações entre hubs usadas em cada período e determinar o roteamento dos fluxos na rede. Em 2016, Alumur et al. [6] apresentaram uma formulação em programação linear inteira mista para este problema e, através da realização de testes computacionais, concluíram ser necessário desenvolver uma heurística ou algoritmo para encontrar soluções admissíveis de boa qualidade para instâncias de grande dimensão. O objectivo desta dissertação passa, precisamente, por desenvolver uma heurística para obter (boas) soluções admissíveis para este problema num espaço de tempo razoável. Uma vez que, em problemas de localização, soluções estruturalmente diferentes podem ter custos muito próximos e vice-versa, a aplicação de um processo baseado em Pesquisa Local poderia gerar algumas dificuldades a nível da passagem de uma solução admissível para outra melhor. Para além disso, por causa das restrições de capacidade e de Single-Allocation, a utilização deste tipo de procedimentos poderia causar problemas ao nível da admissibilidade das soluções. De modo a evitar estas situações, optou-se pela aplicação de um algoritmo de Kernel Search. Kernel Search é uma heurística baseada na ideia de identificar subconjuntos de variáveis e resolver uma sequência de problemas de programação linear inteira mista (MILP) restritos a esses subconjuntos de variáveis (Guastaroba e Speranza [34]). As variáveis são divididas entre um Kernel e uma série de Buckets (ou \baldes"), por ordem de probabilidade de tomarem valores positivos na solução óptima. Note-se que esta probabilidade é apenas empírica. Considera-se que uma variável tem uma maior probabilidade que outra de tomar valores positivos na solução óptima se tiver maior valor na relaxação linear do problema. No caso de terem o mesmo valor, considera-se que é a que apresenta um menor custo reduzido que tem maior possibilidade de tomar valores positivos na solução óptima. Este esquema heurístico é composto por duas fases: a fase de inicialização e a fase de solução. Na fase de inicialização, o Kernel e os Buckets são construídos, com base nos valores da relaxação linear do problema e um primeiro problema MILP restrito às variáveis do Kernel é resolvido. Na fase de solução, é resolvido um problema MILP restrito às variáveis do Kernel actual e de um bucket, com a restrição de melhorar o valor da solução obtida anteriormente (caso exista) e de seleccionar pelo menos um hub pertencente ao bucket, sendo actualizado o Kernel. Este procedimento repete-se sucessivamente enquanto um certo número de buckets não tiver sido analisado. Uma vez que o problema em estudo é um problema multi-periódico optou-se por aplicar o esquema heurístico apresentado a cada período de tempo em vez de o aplicar ao problema todo. Deste modo é possível diminuir o tamanho dos problemas MILP a resolver e acelerar o processo de obtenção de uma solução. Como a solução obtida para um período infuencia a solução dos períodos seguintes, os períodos de tempo são analisados sequencialmente e a solução obtida para cada período é adicionada como uma restrição nos períodos seguintes. Para testar este algoritmo foram usadas instâncias de 15 e 25 nodos do conjunto de dados CAB (Civil Aeronautics Board) que representam o comportamento dos passageiros de companhias aéreas nos Estados Unidos da América. Foram também considerados 5 períodos de tempo e dois tipos de capacidades e fluxos. Para avaliar a qualidade da adaptação da heurística Kernel Search ao problema em estudo usaram-se as soluções exactas obtidas resolvendo o modelo apresentado por Alumur et al. [6] com um general solver. Concluiu-se que a heurística estudada é capaz de obter soluções de boa qualidade num intervalo de tempo razoável, tal como se pretendia. No entanto, ainda é possível melhorar vários aspectos da abordagem heurística de modo a melhorar os tempos computacionais e o valor das soluções obtidas.A hub is a central facility that works as a ow consolidation point and/or serves as a switching, sorting and transshipment point in many-to-many distribution systems. Hubs are mostly used to take advantage of discount factors associated with the ow consolidation. In this work a heuristic approach was developed in order to obtain (good) solutions for the Multi-Period Capacitated Single-Allocation Hub Location Problem with Modular Capacities in a reasonable amount of time. The Multi-Period Capacitated Single-Allocation Hub Location Problem with Modular Capacities is an extension of the classical hub location problem to the situation where the hub network can be progressively built over time. Each demand node must be allocated to exactly one hub (single-allocation) and the planning horizon is divided in several time periods. Since the hub network is not assumed to be complete (the hubs do not have to be directly connected to each other), its design is a part of the decision making process. The objective is to minimize the sum of all the costs involved. A Kernel Search algorithm was proposed to tackle this problem. The Kernel Search relies in dividing the variables of the problem into smaller subsets (a Kernel and a set of buckets) and solving restricted MILP problems on those sets. This heuristic scheme is composed of two phases: the initialization phase and the solution phase. In the initialization phase the kernel and the buckets are defined and a initial MILP problem restricted on the Kernel is solved. In the solution phase a sequence of MILP problems restricted on the current Kernel and a bucket is solved and, after solving each MILP problem, the Kernel updated. Since the problem studied is a multi-period problem, instead of applying the Kernel Search framework to the whole problem, it was applied to each time period separately, adding the solution of each period as a constraint to the following time periods. Computational tests were performed using 15 and 25 nodes instances from the CAB (Civil Aeronautics Board) data set

A new bi-objective model of the urban public transportation hub network design under uncertainty

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Models and solution approaches for intermodal and less-than-truckload network design with load consolidations

Logistics and supply chain problems arising in the context of intermodal transportation and less-than-truckload (LTL) network design typically require commodities to be consolidated and shipped via the most economical route to their destinations. Traditionally, these problems have been modelled using network design or hub-and- spoke approaches. In a network design problem, one is given the network and flow requirements between the origin and destination pairs (commodities), and the objective is to route the flows over the network so as to minimize the sum of the fixed charge incurred in using arcs and routing costs. However, there are possible benefits, due to economies-of-scale in transportation, that are not addressed in standard network design models. On the other hand, hub location problems are motivated by potential economies-of-scale in transportation costs when loads are consolidated and shipped together over a completely connected hub network. However, in a hub location problem, the assignment of a node to a hub is independent of the commodities originating at, or destined to, this node. Such an indiscriminate assignment may not be suitable for all commodities originating at a particular node because of their different destinations. Problems arising in the area of LTL transportation, intermodal transportation and package routing generally have characteristics such as economies- of-scale in transportation costs in addition to the requirement of commodity-based routing. Obviously, the existing network design and hub location-based models are not directly suitable for these applications. In this dissertation, we investigate the development of models and solution algorithms for problems in the areas of LTL and intermodal transportation as well as in the freight forwarders industry. We develop models and solution methods to address strategic, tactical and operational level decision issues and show computational results. This research provides new insights into these application areas and new solution methods therein. The solution algorithms developed here also contribute to the general area of discrete optimization, particularly for problems with similar characteristics

The Incremental Cooperative Design of Preventive Healthcare Networks

This document is the Accepted Manuscript version of the following article: Soheil Davari, 'The incremental cooperative design of preventive healthcare networks', Annals of Operations Research, first published online 27 June 2017. Under embargo. Embargo end date: 27 June 2018. The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s10479-017-2569-1.In the Preventive Healthcare Network Design Problem (PHNDP), one seeks to locate facilities in a way that the uptake of services is maximised given certain constraints such as congestion considerations. We introduce the incremental and cooperative version of the problem, IC-PHNDP for short, in which facilities are added incrementally to the network (one at a time), contributing to the service levels. We first develop a general non-linear model of this problem and then present a method to make it linear. As the problem is of a combinatorial nature, an efficient Variable Neighbourhood Search (VNS) algorithm is proposed to solve it. In order to gain insight into the problem, the computational studies were performed with randomly generated instances of different settings. Results clearly show that VNS performs well in solving IC-PHNDP with errors not more than 1.54%.Peer reviewe