IMPACT OF THE COVID-19 DISEASE ON THE APPLICATION OF VEHICLE ROUTING PROBLEMS IN PRACTICE

Pandemija bolesti COVID-19 stvorila je pritisak na globalne lance opskrbe, među ostalim, velikim porastom potražnje medicinskih potrepština uz istovremena ograničenja kretanja, povećane troškove transporta i smanjenje dostupnosti radne snage. Već dugi niz godina, transport, distribucija i logistički procesi optimiraju se rješavanjem problema usmjeravanja vozila (engl. Vehicle Routing Problem – VRP). Optimiranje logističkih procesa posebno je važno u vrijeme pandemije kada su resursi ograničeni, a zastoji mogu ugroziti ljudske živote. Cilj ovog rada je pregledom literature istražiti utjecaj bolesti COVID-19 na rješavanje problema usmjeravanja vozila u praksi uslijed novih ograničenja i izazova.The COVID-19 pandemic has, among other things, disrupted global supply chains, through a large increase in demand for medical supplies with simultaneous movement restrictions, increased transportation costs, and reduced labor availability. For many years, transport, distribution, and logistics processes have been optimized by solving the Vehicle Routing Problem (VRP). Optimizing logistics processes is especially important during a pandemic when resources are limited, and disruptions can endanger human lives. This paper aims to investigate the impact of COVID-19 on the Vehicle Routing Problem in practice due to new limitations and challenges by reviewing the literature

Enhancing community resilience in arid regions: A smart framework for flash flood risk assessment

This paper presents a novel framework for smart integrated risk management in arid regions. The framework combines flash flood modelling, statistical methods, artificial intelligence (AI), geographic evaluations, risk analysis, and decision-making modules to enhance community resilience. Flash flood is simulated by using Watershed Modelling System (WMS). Statistical methods are also used to trim outlier data from physical systems and climatic data. Furthermore, three AI methods, including Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), and Nearest Neighbours Classification (NNC), are used to predict and classify flash flood occurrences. Geographic Information System (GIS) is also utilised to assess potential risks in vulnerable regions, together with Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) and Hazard and Operability Study (HAZOP) methods. The decision-making module employs the Classic Delphi technique to classify the appropriate solutions for flood risk control. The methodology is demonstrated by its application to the real case study of the Khosf region in Iran, which suffers from both drought and severe floods simultaneously, exacerbated by recent climate changes. The results show high Coefficient of determination (R2) scores for the three AI methods, with SVM at 0.88, ANN at 0.79, and NNC at 0.89. FMEA results indicate that over 50% of scenarios are at high flood risk, while HAZOP indicates 30% of scenarios with the same risk rate. Additionally, peak flows of over 24 m3/s are considered flood occurrences that can cause financial damage in all scenarios and risk techniques of the case study. Finally, our research findings indicate a practical decision support system that is compatible with sustainable development concepts and can enhance community resilience in arid regions

Diseño de un aplicativo que determine las políticas de inventarios en una empresa de productos lácteos

El trabajo aborda el problema de distribución interno en una empresa de productos lácteos cuyo sistema opera bajo varios centros de distribución nacional y regional. El problema se puede clasificar dentro de la categoría de IRP con transshipment, donde se pretende determinar la cantidad y el momento de atención para cada uno de los centros de distribución de tal forma que se minimice el costo total logístico. El caso presentado tiene en cuenta una variedad productos perecederos determinada, leadtimes diferentes y un horizonte de planeación establecido. Debido a las características de los productos y del sistema, se encontró que este no ha sido abordado dentro de la literatura, por lo que en este artículo se plantea un acercamiento a la solución del mismo, buscando la reducción de costos y la coordinación del sistema de distribución. Para la resolución del problema se realizó un modelo matemático que contiene todas las restricciones pertinentes, entre las cuales se destaca la del tiempo de caducidad de ciertos productos, lo que implica que las decisiones dependen no solo del costo sino también del tiempo. Adicionalmente, y debido a la limitación del software de optimización para resolver problemas con instancias grandes, se adaptó la metaheurística ALNS para dar solución al problema. Los resultados presentados muestran el comportamiento de la heurística en 20 instancias diferentes modificando el tipo de transshipment, la cantidad de nodos y de productos. Se realizó una comparación con una cota inferior del costo total aproximado del modelo matemático con las variables enteras relajadas, obteniendo resultados satisfactorios por parte de la metaheurística.The paper addresses the problem of internal distribution in a dairy company whose system operates under several national and regional distribution centers. The problem can be classified within the category of IRP with transshipment, where it is intended to determine the quantity and timing of care for each of the distribution centers in such a way as to minimize the total logistic cost. The case presented takes into account a variety of perishables products, different leadtimes and an established planning horizon. Due to the characteristics of the products and the system, it was found that this has not been approached within the literature, so in this article it is proposed an approach to the solution of the same, looking for the reduction of costs and the coordination of the system of distribution. In order to solve the problem, a mathematical model was developed which contains all the relevant restrictions, among which the expiration time of certain products stands out, which implies that decisions depend not only on cost but also on time. In addition, due to the limitation of the optimization software to solve problems with large instances, the ALNS metaheuristic was adapted to solve the problem. The results presented show the behavior of the heuristic in 20 different instances modifying the type of transshipment, the number of nodes and products. A comparison was made with a lower bound of the approximate total cost of the mathematical model with the whole relaxed variables, obtaining satisfactory results on the part of the metaheuristic.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Problema de transporte multiterminal y contenedores MultiSize: dos enfoques metaheurísticos con Python

Este trabajo se centra en el problema del enrutamiento de vehículos como un sistema intermodal de transporte donde se produce movimientos de entrega y recogida de contenedores por camiones y determinadas a priori por el cliente. Este sistema intermodal de transporte se puede identificar como operaciones de drayage y además se verá como parte de un gran objetivo, una cadena de suministro. Las operaciones de drayage se pueden considerar como uno de los elementos que ocupa mayor importancia en cuanto al total de los costes de transporte que presenta una cadena de suministro. En consecuencia, es esencial buscar que estas operaciones se realicen de la forma más eficiente posible tanto en costes como en calidad, para poder así conseguir cada vez más que las empresas puedan expandirse a mayores niveles en el mercado. En el problema básico de recogida y entrega se busca construir un conjunto de rutas para satisfacer unas solicitudes/tareas de entrega y recogida de clientes dispersos geográficamente. Se parte de una flota de vehículos disponible, donde cada vehículo tiene una capacidad dada, un tiempo de operación, un lugar de inicio y un lugar final. En cada solicitud se especifica el tamaño del contenedor a transportar, donde se va a recoger (origen) y donde se va a entregar (destino). Estos contenedores son transportados de su origen a su destino sin transbordo en otros lugares. El objetivo por tanto es de satisfacer todas las solicitudes por los vehículos disponibles generando una solución a coste mínimo, sin olvidar las restricciones adicionales que se definan para el problema. En la literatura se puede encontrar una gran variedad de enfoques posibles de solución para el tipo de problema expuesto. De las posibles metodologías de resolución aplicables relativas al problema de drayage, se eligen dos de ellas: Recocido Simulado y Búsqueda Tabú. La búsqueda tabú es capaz de presentar buenas soluciones para estos problemas, sin embargo, su aplicación es menos popular. En cuanto al recocido simulado, método también bastante conocido y que obtiene resultados considerablemente buenos, se diferencia con la búsqueda tabú en que éste al no verificar el vecindario completo, le permite moverse más rápido entre vecindarios y con ello, realizar mayor número de iteraciones en un tiempo dado. Estos dos enfoques de solución se basan en resolver un problema por búsqueda local, basados en una solución inicial y una estructura de vecindario. En función de observar la aplicación en el mundo real de este trabajo, se procede simular en Spyder, entorno de desarrollo de código para programación científica en lenguaje Python, para generar soluciones en los dos casos posibles, recocido simulado y búsqueda tabú. Se añaden tres escenarios con diferentes parámetros en los dos casos, generando diversos experimentos computacionales para verificar, comparar y así poder concluir las comparaciones en el rendimiento entre métodos y el conjunto de parámetros establecido en cada escenario. Estas comparaciones se basan en el coste total (la distancia total recorrida) y el tiempo computacional que requiere ejecutarlos hasta obtener solución con los parámetros establecidos.Universidad de Sevilla. Máster Universitario en Organización Industrial y Gestión de Empresa

Metaheuristic algorithms for the vehicle routing problem

Μη διαθέσιμη περίληψηNot available summarizationΠαρουσιάστηκε στο: Encyclopedia of Optimization, 2nd Editio