Dock Assignment and Truck Scheduling Problems at Cross-docking Terminals

In this paper, we consider the integration of dock assignment and truck scheduling problem at cross-docking terminals. The problem is first formulated as a 0-1 integer programming model. Since both dock assignment and truck scheduling problems are NP-hard, its integration is more difficult to solve. Thus we propose reduced variable neighborhood search (RVNS) algorithms to solve the problem. Computational experiments are carried out on four set of instances. The results show that RVNS is capable of finding good solutions in a much shorter computation time when it is compared with optimization solver Gurobi’s solutions

Integrating passenger and freight transportation : model formulation and insights

Integrating passenger and freight flows creates attractive business opportunities because the same transportation needs can be met with fewer vehicles and emissions. This paper seeks an integrated solution for the transportation of passenger and freight simultaneously, so that fewer vehicles are required. The newly introduced problem concerns scheduling a set of vehicles to serve the requests such that a part of the journey can be carried out on a scheduled passenger transportation service. We propose an arc-based mixed integer programming formulation for the integrated transportation system. Computational results on a set of instances provide a clear understanding on the benefits of integrating passenger and freight transportation in the current networks, considering multi-modality of traditional passenger-oriented transportation modes, such as taxi, bus, train or tram

Scheduling Movements in the Network of an Express Service Provider

Express service providers manage shipments from senders to receivers under strict service level agreements. Such shipments are usually not sufficient to justify a single transportation, so it is preferred to maximize consolidation of these shipments to reduce cost. The consolidation is organized via depots and hubs: depots are local sorting centers that take care of the collection and delivery of the parcels at the customers, and hubs are used to consolidate the transportation between the depots. A single transportation between two locations, carried out by a certain vehicle at a specific time, is defined as a movement. In this paper, we address the problem of scheduling all movements in an express network at minimum cost. Our approach allows to impose restrictions on the number of arriving/departing movements at the hubs so that sufficient handling capacity is ensured. As the movement scheduling problem is complex, it is divided into two parts: one part concerns the movements between depots and hubs; the other part considers the movements between the hubs. We use a column generation approach and a local search algorithm to solve these two subproblems, respectively. Computational experiments show that by using this approach the total transportation costs are decreased

Application of Tabu Search to Scheduling Trucks in Multiple Doors Cross-Docking Systems

RÉSUMÉ : Cette recherche focus sur l’amélioration des cross-dockings en vue d’augmenter les niveaux de performance du service et de réduire les coûts. l’algorithme de la recherche avec tabous est étudiée pour trouver la séquence optimale d’entrée et sortie des remorques au cross-docking. L’objectif de cette recherche est de maximiser le nombre total de transferts directs entre le fournisseur et une destination finale commune de livraison. Dans les stratégies de distribution actuelles, l’objectif est de synchroniser les chaines du fabricant et du client. Le cross-docking implique de recevoir les produits d’un fournisseur pour plusieurs clients et d’occasionnellement consolider cela avec les produits d’autres fournisseurs pour des destinations finales de livraison communes. En résumé, l’approche examinée dans cette recherche donne une occasion significative pour l’amélioration des opérations au Cross-docking par la réduction du stockage des produits.----------ABSTRACT : Today’s supply chain management performance has been affected by continuously increasing pressure of market forces. The pressure of market includes demands on increased flow of products and throughput with less amount of storage, also customers demand for more products with lower operational costs and more value-added services provided to customers. Supply chain is responsible in cost reduction and service levels increase by providing transshipments across its members. However supply chain has to face fluctuations of demands with the short available lead times. Physical problem of warehouse limitations and also inventory costs and shipping affect the performance of supply chain. In today’s distribution strategies, the main goal is to provide a synchronization of customer chains and the suppliers. The objective is to reduce the inventory buffering between customers and suppliers. The idea of cross-docking is to receive different goods from a manufacturer for several end destinations and possibly consolidate the goods with other manufacturer’s items for common final customers; then ship them in the earliest possible time. The focus of this research effort is to improve cross-dock operations with the goal of increasing the service performance levels and reducing costs. Specifically, metaheuristics algorithm of Tabu search is investigated for finding optimal sequence of incoming and outgoing trailers at cross-docks. This thesis reviews available research literature on cross-dock operations. Tabu search for the truck scheduling problem is presented along with results. Tabu search algorithm is investigated for the truck scheduling problem in the multiple doors cross-docking with unknown incoming and outgoing sequences. The objective of this research is to maximize the total direct transfer of products from a supplier to common final delivery destinations. The algorithm is implemented in C++ and analyzed using different problem instances. The results gained from algorithm of Tabu search are compared with other iterative heuristic descent method. The results indicate that the Tabu search performs significantly better than the descent method for large problem instances. In general, the results present that a metaheuristic algorithm of Tabu search for multiple or single door cross-docking offers thelargest potential for improvement. In summary, the approach explored in this research offers significant opportunity to improve cross-dock operations through reducing storage of products

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

Internet of Things in urban waste collection

Nowadays, the waste collection management has an important role in urban areas. This paper faces this issue and proposes the application of a metaheuristic for the optimization of a weekly schedule and routing of the waste collection activities in an urban area. Differently to several contributions in literature, fixed periodic routes are not imposed. The results significantly improve the performance of the company involved, both in terms of resources used and costs saving