Analysis of the characteristics and applications of vehicle routing systems

El ruteo de vehículos, permite establecer una estrategia para realizar la distribución adecuada de las mercancías, en los diferentes puntos en los cuales lo desee una organización. Esto se logra, a través del diseño de rutas para una flota de vehículos determinada; ya sea homogénea o heterogénea. El estudio de este problema de ruteo, como ha sido considerado, se ha clasificado en diferentes sistemas, de acuerdo a las condiciones del entorno en el cual se desean aplicar. Sin embargo, no todas las tipologías son conocidas a cabalidad por las organizaciones o investigadores, debido a su reciente desarrollo o su poco nivel de aplicación. Es por ello, que en la presente investigación, se plantea realizar un análisis de las características y aplicaciones de los tipos de sistemas de ruteo de vehículos, a través de una revisión bibliográfica de trabajos previos, con el propósito de brindar información sólida y concisa a futuros investigadores. La metodología empleada, conlleva principalmente a una investigación de tipo cualitativa, en la cual se realizó una búsqueda sistemática en bases de datos del problema planteado de los últimos cinco años. A partir de esto, fue posible establecer que durante este período de tiempo, las publicaciones en este campo, presentaron un incremento de aproximadamente el doble, evidenciando el aumento en el interés por el tema objetivo.The vehicle routing allows to establish a strategy for the proper distribution of goods in different points at which you want an organization. This is achieved through the design of routes to a particular fleet vehicle; either homogeneous or heterogeneous. Studying this routing problem, as has been seen, has been classified into different systems, according to the environmental conditions in which is applied. However, not all types are known at all by the organizations or researchers, due to its recent development or some application level. That is why, in this research, we propose an analysis of the characteristics and applications of the types of systems vehicle routing through a literature review of previous works, in order to provide solid and concise information to future researchers. The methodology used primarily involves qualitative research type, in which a systematic search was performed in databases of the problem of the past five years. From this, it was possible to establish that during this period, the publications in this field, showed an increase of about twice, showing increased interest in the subject target

Supply vessel routing and scheduling under uncertain demand

We solve a supply vessel planning problem arising in upstream offshore petroleum logistics. A fleet of supply vessels delivers all the necessary equipment and materials to a set of offshore installations from an onshore supply base, according to a delivery schedule or sailing plan. Supply vessels, being the major cost contributor, are chartered on a long-term basis. The planning of supply vessels implies resolving the trade-off between the cost of the delivery schedule and the reliability of deliveries on the scheduled voyages, i.e. the service level. The execution of a sailing plan is affected by stochastic demands at the installations since a high demand fluctuation quite often leads to insufficient vessel capacity to perform a voyage according to the sailing plan. In addition, the average demand level at the installations may change over time, while the number of vessels in the sailing plan remains the same. Maintaining a reliable flow of supplies under stochastic demand therefore leads to additional costs and reduced service level. We present a novel methodology for reliable supply vessel planning and scheduling, enabling planners to construct delivery schedules having a low expected total cost. The methodology involves the construction of delivery schedules with different reliability levels using an adaptive large neighborhood search metaheuristic algorithm combined with a discrete event simulation procedure for the computation of the expected solution cost. Keywords: maritime logistics, supply vessel planning, recourse, reliable vessel schedules, metaheuristic, simulationpublishedVersio

Partial-route inequalities for the multi-vehicle routing problem with stochastic demands

This paper describes an exact algorithm for a variant of the vehicle routing problem in which customer demands to be collected are stochastic. Demands are revealed upon the vehicle arrival at customer locations. As a result, a vehicle may reach a customer and does not have sufficient capacity to collect the realized demand. Such a situation is referred to as a failure. In this paper the following recourse action is then applied when failure occurs: the vehicle returns to the depot to unload and resumes its planned route at the point of failure. The capacitated vehicle routing problem with stochastic demands (VRPSD) consists of minimizing the sum of the planned routes cost and of the expected recourse cost. The VRPSD is formulated as a two-stage stochastic programming model and solved by means of an integer L-shaped algorithm. This paper introduces three lower bounding functionals based on the generation of general partial routes, as well as an exact separation procedure to identify violated cuts. Extensive computational results confirm the effectiveness of the proposed algorithm, as measured by a substantial reduction in the number of feasible solutions that have to be explicitly eliminated. This translates into a higher proportion of instances solved to optimality, reduced optimality gaps, and lower computing times. © 2014 Elsevier B.V. All rights reserved

Nouvelles coupes pour le problème de tournées de véhicule avec demandes stochastiques

RÉSUMÉ : Dans ce mémoire, on se propose de résoudre le problème de tournées de véhicules avec demandes stochastiques à l’aide de l’algorithme L-shaped en nombres entiers. Des coupes de type LBF (Lower Bounding Functionals) sont générées pour accélérer la résolution. Le problème est semblable aux problèmes de tournées de véhicules classiques mais considère que les demandes des clients sont des variables aléatoires dont la valeur n’est révélée qu’au moment de leur visite. Ces variables suivent une loi Normale, sont indépendantes et identiquement distribuées. Le problème est formulé comme un programme stochastique en deux étapes en nombres entiers. Les variables de décisions de première étape servent à définir des routes a priori qui devront minimiser le coût total espéré de parcours. Chaque fois qu’un véhicule arrive chez un client, si la demande ne peut pas être servie en totalité alors on dit qu’un échec apparaît. Dans une telle situation, les décisions de seconde étape sont prises et consistent à effectuer un aller-retour entre le client courant et le dépôt pour se recharger ou se décharger en marchandise. Ce recours est communément appelé le recours simple. Une étape préliminaire à la résolution consiste à relaxer le modèle en enlevant temporairement les contraintes de capacité et d’élimination de sous-tours ainsi que les contraintes d’intégrité. La fonction de recours est remplacée par une variable réelle positive représentant une borne inférieure sur le coût de recours espéré. L’intégrité des variables est retrouvée grâce à une procédure d’énumération implicite. Les contraintes de capacité et de sous-tours violées sont ajoutées dynamiquement au modèle chaque fois qu’elles sont identifiées. Des coupes d’optimalité sont générées et assurent la convergence de l’algorithme vers la solution optimale. Pour accélérer le processus de résolution par rapport à ce qui existe déjà dans la littérature, on développe deux nouvelles familles de coupes LBF. Les premières sont basées sur l’identification de chaînes dans les solutions intermédiaires rencontrées aux différents nœuds de l’arbre d’énumération. Ces coupes sont ajoutées chaque fois qu’on en identifie une qui est violée par la solution courante. Elles imposent à la borne inférieure sur le coût de recours de prendre une certaine valeur si la solution courante visite les clients des chaînes dans le même ordre. Les deuxièmes sont basées sur des ensembles non structurés de noeuds. Elles sont générées de façon semblable aux coupes LBF précédentes et présentent L’avantage d’être actives sur un plus grand ensemble de solutions entières et fractionnaires. La contrepartie à cela est la faiblesse de la borne associée. Pour identifier les coupes violées, on a développé des algorithmes de séparation heuristiques basés sur un même principe. Celui-ci préconise leur construction en augmentant la taille de l’ensemble des variables concernées de façon itérative jusqu’à ce que la borne de la coupe associée soit suffisante pour constituer une coupe violée. Enfin, on produit des tests numériques sur un ensemble riche d’instances qui prouvent l’efficacité de nos travaux puisque nous résolvons 13 nouvelles instances de la littérature en moins de 10000 secondes. De plus, on réduit les temps de calcul des instances résolues de 30% en moyenne.----------ABSTRACT : In this master’s thesis, we intend to solve the vehicle routing problem with stochastic demands by means of an integer L-shaped algorithm. We use lower bounding functionals (LBF) to speed up the resolution process. The problem is similar to classic vehicle routing problems, except that customer demands are random variables which values are only revealed when they are visited. These variables follow a normal distribution and are independantly and equally distributed. The problem is formulated as an integer two-stages stochastic programming model. The first stage decision variables are used to define a priori routes designed to minimize the total expected recourse cost. Each time a vehicle reaches a client, if his demand can’t be fully served then a failure is said to occur. In such a situation, second-stage decisions are made and consist in returning to the depot to load or unload goods and going back to the current client to resume the planned route. This recourse action is commonly referred to as the simple recourse. A preliminary step to the resolution consists in relaxing the model by temporarily removing To identify violated cuts, we developped heuristic separation procedures based on one principle. Their purpose is to construct cuts by increasing iteratively the size of the involved variables set until the associated lower bound is enough to form a violated cut. Finally, we produce numerical experiments involving a rich set of instances which prove the efficiency of our work as 13 new instances from the literature could be solved to optimality in less than 10000 seconds. Moreover, we reduce the computing times of the solved instances by 30% on average

Decision making under uncertainty in routing problems for reverse logistics

In der vorliegenden Dissertationsschrift befassen wir uns mit einer Erweiterung des Tourenplanungsproblems mit simultaner Auslieferung und Abholung. Es wird angenommen, dass Auslieferungsaufträge im Voraus bekannt sind, Abholungen jedoch stochastisch sind und erst bekannt werden, nachdem eine a priori Route bestimmt wurde. Dies kann dazu führen, unzureichende Fahrzeugkapazität zu haben, um den realisierten Abholbedarf eines Verbrauchers einzusammeln. Diese Situation wird als Ausfall bezeichnet. Als Korrekturmaßnahme wird eine zusätzliche Route berechnet, um die Abholungsmengen an den Ausfall-Punkten einzusammeln. Das Ziel ist, die zurückgelegte Strecke der ersten Stufe mit bekannten Auslieferungsaufträgen, sowie die erwartete zusätzliche Strecke der Korrekturroute zu minimieren. Wir beschränken uns auf den Fall nur ein Fahrzeug zur Verfügung zu haben und präsentieren ein zweistufiges stochastisches Modell mit Korrekturmaßnahmen, sowie einen exakten Algorithmus, um dieses zu lösen. Der vorgeschlagene Algorithmus basiert auf einer Anpassung des Integer L-Shaped Verfahrens für stochastische Tourenplanungsprobleme. Risikoneutrale und risikoscheue Routing-Entscheidungen werden untersucht und verglichen.We consider a stochastic extension of the vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup. While delivery amounts are assumed to be fixed and known in advance, pickup amounts are stochastic and revealed only after the determination of an a priori route. This may lead to arriving at a customer with insufficient capacity to collect the realized pickup demand. Such a situation is referred to as a failure. As corrective action an additional route is computed to collect the pickup amounts which are left at the failure points. The objective is to minimize the distance traveled in the first-stage with known delivery quantities plus the expected distance traveled along the corrective route. For the single vehicle case, we present a two-stage stochastic programming model with recourse as well as an exact algorithm to solve it. The proposed algorithm is based on an extension of the Integer L-Shaped method adapted for stochastic vehicle routing problems. Risk neutral and risk averse routing decisions are examined and compared