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    Inventory routing problem with stochastic demand and lead time

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    In the supply chain, the integration of the different processes is critical to obtain high levels of coordination. Inventory control and its distribution are two of these processes whose coordination have been demonstrated by researchers as key in order to gain efficiency and effectiveness. They affect the synchronization of the supply chain management. With the intention to contribute to the integration of these processes and improve the problems of demand variability, we propose an integration of operations research area and the help of metaheuristics in a multi-objective approach. The expected results are to reduce the costs associated with inventory and its distribution, as well as to reduce the uncertainty in making decisions based on demand. This thesis presents methods for obtaining and analyzing near optimally solutions for dynamic and stochastic inventory-routing problems. The methods include retailers selection and clustering methods, algorithms and experiments on benchmark instances. We focus on problems with one and several suppliers that serve several dispersal geographically retailers. The thesis contains four parts. In Part I, we focus on the literature review. We first provide an overview of the literature on problems related to the coordination of the inventory and its distribution. Then we make a point in four elements: information management, inventory policies, stochastic demand and optimization methods. Also, we provide a scientometric analysis of the documentation collected in the last ten years. We provide a thorough review of papers working with dynamic and stochastic demand. The contributions of this part are i) the review of papers working with stochastic demand and stochastic lead times focusing on its stochastic and multi-depot aspects, ii) identify critical factors for the performance of many logistics activities and industries, iii) have shown that studying the behavior of the demand and the lead time are essential in order to achieve a useful representation of the system to take proper decisions and iv) provide the trends and patterns in the research in IRP problems. In Part II, we focus on the methodology of the research and of development. We first introduce the problem, state of the science, the gaps in the literature, variables under study, the instruments applied and assumptions. The development methodology is presented by a general model to address this type of research proposed in this thesis. Here, the general development process, decomposition of the problem and how the possible solutions are explained.. The importance of the this chapter is provided an effective way to face IRP problems. In Part III, the foundations in formulations for IRP problems are proposed. We begin with the formulation of the TSP problems with variants for one and many suppliers, likewise for VRP and IRP problems. The contributions of the model presented here aim identifying the variables and mathematical models frequently used to deal with these problems. In Part IV, we perform a single criteria objective and multi-criteria analysis of the solutions for one and many suppliers instances. Our methods yield significant improvements over a competing algorithm. Our contributions are i) propose three new customer selection methods for a dynamic and stochastic inventory-routing vii problem, ii) perform a multi-criteria analysis of the solutions, comparing distribution versus inventory management, iii) perform a single criteria objective experiment on benchmark instances from the literature.En la cadena de suministro, la integración de los diferentes procesos que la conforman, es fundamental para obtener altos niveles de coordinación. El control del inventario y su distribución son dos de estos procesos, cuya coordinación ha sido demostrada por los investigadores como clave para lograr mejoras en eficiencia y efectividad. Estos a su vez, afectan la sincronización y la administración de la cadena de suministro. Con el propósito de contribuir en la integración de éstos procesos y mejorar los problemas derivados de la variabilidad de la demanda, se propone usar los fundamentos del área de investigación de operaciones y la ayuda de metaheurísticas en un enfoque multi-obejtivo. Los resultados esperados son reducir los costos asociados a los procesos de inventario y distribución, así como también reducir la incertidumbre en la toma de decisiones a partir de la demanda. Ésta tesis presenta métodos para el análisis y obtención de soluciones cercanas a las óptimas para problemas de inventario y routeo, dinámico y estocástico. Los métodos incluyen selección de retailers y métodos de clustering, algoritmos y experimentos en instancias de prueba disponibles en la literatura. Se hace énfasis en instancias de un solo proveedor y varios proveedores que sirven varios retailers distribuidos geográficamente. La tesis está organizada en cuatro partes. En la Parte I, se revisa la literatura, para ello, primero se presentan los problemas relacionados con la coordinación del inventario y su distribución. Ésta revisión resalta cuatro elementos que han sido identificados como claves en la literatura como son: la administración de la información, políticas de inventario, demanda estocástica y métodos de optimización. Luego, se presenta un análisis cienciometrico de la literatura encontrada en los últimos 10 años. La revisión de la documentación se realiza de manera exhaustiva trabajando con demanda dinámica y estocástica. Las contribuciones de esta parte son: i) proporcionar una revisión pertinente y actualizada de artículos que emplean demanda estocástica, enfatizando en sus elementos dinámicos y estocásticos, así como también en aspectos que permitan abordar problemas con múltiples depósitos, ii) identificar factores críticos para el desempeño de actividades logísticas, iii) Demostrar que el estudio de la demanda es esencial para lograr una representación útil del sistema, la cual influye en la toma de decisiones y iv) proporcionar tendencias y patrones en la investigación de problemas de IRP. En la Parte II se aborda la metodología de la investigación y de desarrollo. Primero, se presenta el problema, el estado de la ciencia y los gaps encontrados en la literatura. Luego se identifican las variables de estudio, los instrumentos aplicados y los supuestos utilizados. La metodología de desarrollo es presentada por medio de un modelo general para abordar éste tipo de investigaciones que nosotros proponemos en ésta tesis. Esta metodología aborda aspectos como: el procedimiento general de desarrollo, la descomposición del problema y la forma en que se prueban las posibles soluciones. En la Parte III, se presentan los fundamentos en la formulación de IRP. Primero se formulan los problemas TSP con variantes para un solo depósito y también paramúltiples depósitos, igualmente se hace para VRP e IRP. La contribución de los modelos presentados son la identificación de las variables y los modelos matemáticos que frecuentemente son usados para tratar con éste tipo de problemas. En la Parte IV se presentan dos experimentos. El primero para el análisis de instancias con uno sólo depósito y en el segundo para analizar instancias con múltiples depósitos. Los métodos usados producen mejoras sobre resultados obtanidos con algoritmos similares. Las contribuciones de ésta parte son: i) proponer tres nuevos métodos para la selección de retailers para IRP dinámicos y estocásticos, ii) realizar análisis multi-criterio de las soluciones, comparando la distribución con la administración del inventario y iii) realizar análisis de un solo objetivo sobre instancias de pruebas proporcionada por la literatura existente

    From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

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    Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing
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