An evolutionary approach to the optimisation of autonomous pod distribution for application in an urban transportation service

For autonomous vehicles (AVs), which when deployed in urban areas are called “pods”, to be used as part of a commercially viable low-cost urban transport system, they will need to operate efficiently. Among ways to achieve efficiency, is to minimise time vehicles are not serving users. To reduce the amount of wasted time, this paper presents a novel approach for distribution of AVs within an urban environment. Our approach uses evolutionary computation, in the form of a genetic algorithm (GA), which is applied to a simulation of an intelligent transportation service, operating in the city of Coventry, UK. The goal of the GA is to optimise distribution of pods, to reduce the amount of user waiting time. To test the algorithm, real-world transport data was obtained for Coventry, which in turn was processed to generate user demand patterns. Results from the study showed a 30% increase in the number of successful journeys completed in a 24 hours, compared to a random distribution. The implications of these findings could yield significant benefits for fleet management companies. These include increases in profits per day, a decrease in capital cost, and better energy efficiency. The algorithm could also be adapted to any service offering pick up and drop of points, including package delivery and transportation of goods

Dynamic vehicle routing problems: Three decades and counting

Since the late 70s, much research activity has taken place on the class of dynamic vehicle routing problems (DVRP), with the time period after year 2000 witnessing a real explosion in related papers. Our paper sheds more light into work in this area over more than 3 decades by developing a taxonomy of DVRP papers according to 11 criteria. These are (1) type of problem, (2) logistical context, (3) transportation mode, (4) objective function, (5) fleet size, (6) time constraints, (7) vehicle capacity constraints, (8) the ability to reject customers, (9) the nature of the dynamic element, (10) the nature of the stochasticity (if any), and (11) the solution method. We comment on technological vis-à-vis methodological advances for this class of problems and suggest directions for further research. The latter include alternative objective functions, vehicle speed as decision variable, more explicit linkages of methodology to technological advances and analysis of worst case or average case performance of heuristics.© 2015 Wiley Periodicals, Inc

Algoritmos de solución para el problema multidepósito y multiobjetivo de ruteo de vehículos considerando recogida de productos y restricción de precedencia

En esta tesis se presenta la aplicación de diferentes técnicas heurísticas y metaheurísticas para la solución del problema de ruteo de vehículos con restricción de precedencia, heurísticas como el vecino más cercano y la del ahorro con inserción secuencial, y metaheurísticas como búsqueda tabú y optimización por colonia de hormigas son utilizadas y ajustadas para resolver eficientemente diferentes variantes del problema de ruteo de vehículos con entrega y recogida de paquetes con restricción de precedencia, considerando el caso monodepósito y multidepósito, mono y multiobjetivo. Cada ruta realizada consta de una sub-ruta en la que se realiza sólo la tarea de entrega y otra sub-ruta en la que se realiza sólo el proceso de recolección, esta última se inicia solo cuando el vehículo está vacío. Los algoritmos y metaheurísticas propuestas tratan de encontrar el mejor orden para visitar a los clientes en cada ruta realizada. Además, el enfoque propuesto determina la mejor conexión entre los sub-rutas de entrega y recogida, con el fin de obtener una solución global minimizando el número de vehículos, la distancia recorrida, el tiempo empleado y la cantidad de energía consumida por los vehículos. El estudio multiobjetivo permitió encontrar un conjunto de soluciones ordenadas en los frentes de Pareto considerando el concepto de dominancia. Adicionalmente, para el modelo multiobjetivo, se plantea la metodología de ponderaciones de los valores de cada función objetivo se selecciona una alternativa de solución con dominancia en el número de vehículos usados. La eficacia del enfoque propuesto se examina teniendo en cuenta un conjunto de casos adaptados de la literatura. También, se propone un modelo exacto, el cual es resuelto mediante la técnica de rutas abiertas con enlace óptimo. Los resultados computacionales muestran resultados de alta calidad en tiempos de procesamiento competitivos. Los resultados computacionales se comparan con los existentes en la literatura especializada y entre los diferentes algoritmos propuestos. Por último, se presentan las conclusiones y sugerencias para trabajos futuros

Optimization of time-dependent routing problems considering dynamic paths and fuel consumption

Ces dernières années, le transport de marchandises est devenu un défi logistique à multiples facettes. L’immense volume de fret a considérablement augmenté le flux de marchandises dans tous les modes de transport. Malgré le rôle vital du transport de marchandises dans le développement économique, il a également des répercussions négatives sur l’environnement et la santé humaine. Dans les zones locales et régionales, une partie importante des livraisons de marchandises est transportée par camions, qui émettent une grande quantité de polluants. Le Transport routier de marchandises est un contributeur majeur aux émissions de gaz à effet de serre (GES) et à la consommation de carburant. Au Canada, les principaux réseaux routiers continuent de faire face à des problèmes de congestion. Pour réduire significativement l’impact des émissions de GES reliées au transport de marchandises sur l’environnement, de nouvelles stratégies de planification directement liées aux opérations de routage sont nécessaires aux niveaux opérationnel, environnemental et temporel. Dans les grandes zones urbaines, les camions doivent voyager à la vitesse imposée par la circulation. Les embouteillages ont des conséquences défavorables sur la vitesse, le temps de déplacement et les émissions de GES, notamment à certaines périodes de la journée. Cette variabilité de la vitesse dans le temps a un impact significatif sur le routage et la planification du transport. Dans une perspective plus large, notre recherche aborde les Problèmes de distribution temporels (Time-Dependent Distribution Problems – TDDP) en considérant des chemins dynamiques dans le temps et les émissions de GES. Considérant que la vitesse d’un véhicule varie en fonction de la congestion dans le temps, l’objectif est de minimiser la fonction de coût de transport total intégrant les coûts des conducteurs et des émissions de GES tout en respectant les contraintes de capacité et les restrictions de temps de service. En outre, les informations géographiques et de trafic peuvent être utilisées pour construire des multigraphes modélisant la flexibilité des chemins sur les grands réseaux routiers, en tant qu’extension du réseau classique des clients. Le réseau physique sous-jacent entre chaque paire de clients pour chaque expédition est explicitement considéré pour trouver des chemins de connexion. Les décisions de sélection de chemins complètent celles de routage, affectant le coût global, les émissions de GES, et le temps de parcours entre les nœuds. Alors que l’espace de recherche augmente, la résolution des Problèmes de distribution temporels prenant en compte les chemins dynamiques et les vitesses variables dans le temps offre une nouvelle possibilité d’améliorer l’efficacité des plans de transport... Mots clés : Routage dépendant du temps; chemins les plus rapides dépendant du temps; congestion; réseau routier; heuristique; émissions de gaz à effet de serre; modèles d’émission; apprentissage superviséIn recent years, freight transportation has evolved into a multi-faceted logistics challenge. The immense volume of freight has considerably increased the flow of commodities in all transport modes. Despite the vital role of freight transportation in the economic development, it also negatively impacts both the environment and human health. At the local and regional areas, a significant portion of goods delivery is transported by trucks, which emit a large amount of pollutants. Road freight transportation is a major contributor to greenhouse gas (GHG) emissions and to fuel consumption. To reduce the significant impact of freight transportation emissions on environment, new alternative planning and coordination strategies directly related to routing and scheduling operations are required at the operational, environmental and temporal dimensions. In large urban areas, trucks must travel at the speed imposed by traffic, and congestion events have major adverse consequences on speed level, travel time and GHG emissions particularly at certain periods of day. This variability in speed over time has a significant impact on routing and scheduling. From a broader perspective, our research addresses Time-Dependent Distribution Problems (TDDPs) considering dynamic paths and GHG emissions. Considering that vehicle speeds vary according to time-dependent congestion, the goal is to minimize the total travel cost function incorporating driver and GHG emissions costs while respecting capacity constraints and service time restrictions. Further, geographical and traffic information can be used to construct a multigraph modeling path flexibility on large road networks, as an extension to the classical customers network. The underlying physical sub-network between each pair of customers for each shipment is explicitly considered to find connecting road paths. Path selection decisions complement routing ones, impacting the overall cost, GHG emissions, the travel time between nodes, and thus the set of a feasible time-dependent least cost paths. While the search space increases, solving TDDPs considering dynamic paths and time-varying speeds may provide a new scope for enhancing the effectiveness of route plans. One way to reduce emissions is to consider congestion and being able to route traffic around it. Accounting for and avoiding congested paths is possible as the required traffic data is available and, at the same time, has a great potential for both energy and cost savings. Hence, we perform a large empirical analysis of historical traffic and shipping data. Therefore, we introduce the Time-dependent Quickest Path Problem with Emission Minimization, in which the objective function comprises GHG emissions, driver and congestion costs. Travel costs are impacted by traffic due to changing congestion levels depending on the time of the day, vehicle types and carried load. We also develop time-dependent lower and upper bounds, which are both accurate and fast to compute. Computational experiments are performed on real-life instances that incorporate the variation of traffic throughout the day. We then study the quality of obtained paths considering time-varying speeds over the one based only on fixed speeds... Keywords : Time-dependent routing; time-dependent quickest paths; traffic congestion; road network; heuristic; greenhouse gas emissions; emission models; supervised learning

Constraint Programming-Based Heuristics for the Multi-Depot Vehicle Routing Problem with a Rolling Planning Horizon

Der Transportmarkt ist sowohl durch einem intensiven Kostenwettbewerb als auch durch hohe Erwartungen der Kunden an den Service geprägt. Die vorliegende Dissertation stellt zwei auf Constraint Programming basierende heuristische Frameworks vor, die eine Reoptimierung bereits geplanter Touren zu festgelegten Zeitpunkten erlauben und so eine Reaktion auf die gesteigerte Wettbewerbsdynamik und den Kostendruck ermöglichen.Actors on the transportation market currently face two contrary trends: Cost pressure caused by intense competition and a need for prompt service. We introduce two heuristic solution frameworks to enable freight carriers to deal with this situation by reoptimizing tours at predefined points in time. Both heuristics are based on Constraint Programming techniques

The Dynamic Multi-objective Multi-vehicle Covering Tour Problem

This work introduces a new routing problem called the Dynamic Multi-Objective Multi-vehicle Covering Tour Problem (DMOMCTP). The DMOMCTPs is a combinatorial optimization problem that represents the problem of routing multiple vehicles to survey an area in which unpredictable target nodes may appear during execution. The formulation includes multiple objectives that include minimizing the cost of the combined tour cost, minimizing the longest tour cost, minimizing the distance to nodes to be covered and maximizing the distance to hazardous nodes. This study adapts several existing algorithms to the problem with several operator and solution encoding variations. The efficacy of this set of solvers is measured against six problem instances created from existing Traveling Salesman Problem instances which represent several real countries. The results indicate that repair operators, variable length solution encodings and variable-length operators obtain a better approximation of the true Pareto front

Transportation Optimization in Tactical and Operational Wood Procurement Planning

RÉSUMÉ : L'économie canadienne est dépendante du secteur forestier. Cependant, depuis quelques années, ce secteur fait face à de nouveaux défis, tels que la récession mondiale, un dollar canadien plus fort et une baisse significative de la demande de papier journal. Dans ce nouveau contexte, une planification plus efficace de la chaîne d'approvisionnement est devenue un élément essentiel pour assurer le succès et la pérennité du secteur. Les coûts de transport représentent une dépense importante pour les entreprises forestières. Ceci est dû aux grands volumes de produits qui doivent être transportés sur de grandes distances, en particulier dans le contexte géographique d'un grand pays comme le Canada. Même si les problèmes de tournée de véhicules sont bien couverts dans la littérature, le secteur forestier a beaucoup de caractéristiques uniques qui nécessitent de nouvelles formulations des problèmes et des algorithmes de résolution. À titre d’exemple, les volumes à transporter sont importants comparés à d’autres secteurs et il existe aussi des contraintes de synchronisation à prendre en compte pour planifier l'équipement qui effectue le chargement et le déchargement des véhicules. Cette thèse traite des problèmes de planification de la chaîne logistique d'approvisionnement en bois: récolter diverses variétés de bois en forêt et les transporter par camion aux usines et aux zones de stockage intermédiaire en respectant la demande pour les différents produits forestiers. Elle propose trois nouvelles formulations de ces problèmes. Ces problèmes sont différents les uns des autres dans des aspects tel que l'horizon de planification et des contraintes industrielles variées. Une autre contribution de cette thèse sont les méthodologies développées pour résoudre ces problèmes dans le but d’obtenir des calendriers d’approvisionnement applicables par l’industrie et qui minimisent les coûts de transport. Cette minimisation est le résultat d’allocations plus intelligentes des points d'approvisionnement aux points de demande, d’une tournée de véhicules qui minimise la distance parcourue à vide et de décisions d'ordonnancement de véhicules qui minimisent les files d’attentes des camions pour le chargement et le déchargement. Dans le chapitre 3 on considère un modèle de planification tactique de la récolte. Dans ce problème, on détermine la séquence de récolte pour un ensemble de sites forestiers, et on attribue des équipes de récolte à ces sites. La formulation en programme linéaire en nombres entiers (PLNE) de ce problème gère les décisions d'inventaire et alloue les flux de bois à des entrepreneurs de transport routier sur un horizon de planification annuel. La nouveauté de notre approche est d'intégrer les décisions de tournée des véhicules dans la PLNE. Cette méthode profite de la flexibilité du plan de récolte pour satisfaire les horaires des conducteurs dans le but de conserver une flotte constante de conducteurs permanents et également pour minimiser les coûts de transport. Une heuristique de génération de colonnes est créée pour résoudre ce problème avec un sous-problème qui consiste en un problème du plus court chemin avec capacités (PCCC) avec une solution qui représente une tournée de véhicule. Dans le chapitre 4, on suppose que le plan de récolte est fixé et on doit déterminer les allocations et les inventaires du modèle tactique précédent, avec aussi des décisions de tournée et d'ordonnancement de véhicules. On synchronise les véhicules avec les chargeuses dans les forêts et dans les usines. Les contraintes de synchronisation rendent le problème plus difficile. L’objectif est de déterminer la taille de la flotte de véhicules dans un modèle tactique et de satisfaire la demande des usines avec un coût minimum. Le PLNE est résolu par une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire quotidien d'un véhicule. Dans le chapitre 5, on considère un PLNE du problème similaire à celui étudié dans le chapitre 4, mais dans un contexte plus opérationnel: un horizon de planification d'un mois. Contrairement aux horaires quotidiens de véhicules du problème précédent, on doit planifier les conducteurs par semaine pour gérer les situations dans lesquelles le déchargement d’un camion s’effectue le lendemain de la journée où le chargement a eu lieu. Cette situation se présente quand les conducteurs travaillent la nuit ou quand ils travaillent après les heures de fermeture de l'usine et doivent décharger leur camion au début de la journée suivante. Ceci permet aussi une gestion plus directe des exigences des horaires hebdomadaires. Les contraintes de synchronisation entre les véhicules et les chargeuses qui sont présentes dans le PLNE permettent de créer un horaire pour chaque opérateur de chargeuse. Les coûts de transport sont alors minimisés. On résout le problème à l’aide d’une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire hebdomadaire d’un véhicule.----------ABSTRACT : The Canadian economy is heavily dependent on the forestry industry; however in recent years, this industry has been adapting to new challenges including a worldwide economic downturn, a strengthening Canadian dollar relative to key competing nations, and a significant decline in newsprint demand. Therefore efficiency in supply chain planning is key for the industry to succeed in the future. Transportation costs in particular represent a significant expense to forestry companies. This is due to large volumes of product that must be transported over very large distances, especially in the geographic context of a country the size of Canada. While the field of vehicle routing problems has been heavily studied and applied to many industries for decades, the forestry industry has many unique attributes that necessitate new problem formulations and solution methodologies. These include, but are not limited to, very large (significantly higher than vehicle capacity) volumes to be transported and synchronization constraints to schedule the equipment that load and unload the vehicles. This thesis is set in the wood procurement supply chain of harvesting various assortments of wood in the forest, transporting by truck to mills and intermediate storage locations, while meeting mill demands of the multiple harvested products, and contributes three new problem formulations. These problems differ with respect to planning horizon and varied industrial constraints. Another contribution is the methodologies developed to resolve these problems to yield industrially applicable schedules that minimize vehicle costs: from smarter allocations of supply points to demand points, vehicle routing decisions that optimize the occurrence of backhaul savings, and vehicle scheduling decisions that minimize queues of trucks waiting for loading and unloading equipment. In Chapter 3, we consider a tactical harvest planning model. In this problem we determine the sequence of the harvest of various forest sites, and assign harvest teams to these sites. The MILP formulation of this problem makes inventory decisions and allocates wood flow to trucking contractors over the annual planning horizon, subject to demand constraints and trucking capacities. The novel aspect of our approach is to incorporate vehicle routing decisions into our MILP formulation. This takes advantage of the relatively higher flexibility of the harvest plan to ensure driver shifts of desired characteristics, which is important to retain a permanent driver fleet, and also prioritize the creation of backhaul opportunities in the schedule. A branch-and-price heuristic is developed to resolve this problem, with the subproblem being a vehicle routing problem that represents a geographical shift for a vehicle. In Chapter 4, we assume the harvest plan to be an input, and integrate the allocation and inventory variables of the previous tactical model with vehicle routing and scheduling decisions, synchronizing the vehicles with loaders in the forests and at the mills. The synchronization constraints make a considerably more difficult problem. We use this as a tactical planning model, with no specific driver constraints but a goal of determining vehicle fleet size to maximize their utilization. The objective is to meet mill demands over the planning horizon while minimizing transportation and inventory costs, subject to capacity, wood freshness, fleet balancing, and other industrial constraints. The MILP formulation of the problem is resolved via a column generation algorithm, with the subproblem being a daily vehicle routing and scheduling problem. In Chapter 5, we consider a similar problem formulation to that studied in Chapter 4, but set in a more operational context over a planning horizon of approximately one month. Unlike the daily vehicle schedules of the previous problem, we must schedule drivers by week to manage situations of picking up a load on one day and delivering on another day, which is necessary when drivers work overnight shifts or when they work later than mill closing hours and must unload their truck on the next day's shift. This also allows for more direct management of weekly schedule requirements. Loader synchronization constraints are present in the model which derives a schedule for each loader operator. Given mill demands, transportation costs are then minimized. We resolve the problem via a branch-and-price heuristic, with a subproblem of a weekly vehicle routing and scheduling problem. We also measure the benefits of applying interior point stabilization to the resource synchronization constraints in order to improve the column generation, a new application of the technique

Incorporating A New Class of Uncertainty in Disaster Relief Logistics Planning

In recent years, there has been a growing interest among emergency managers in using Social data in disaster response planning. However, the trustworthiness and reliability of posted information are two of the most significant concerns, because much of the user-generated data is initially not verified. Therefore, a key tradeoff exists for emergency managers when considering whether to incorporate Social data in disaster planning efforts. By considering Social data, a larger number of needs can be identified in a shorter amount of time, potentially enabling a faster response and satisfying a class of demand that might not otherwise be discovered. However, some critical resources can be allocated to inaccurate demands in this manner. This dissertation research is dedicated to evaluating this tradeoff by creating routing plans while considering two separate streams of information: (i) unverified data describing demand that is not known with certainty, obtained from Social media platforms and (ii) verified data describing demand known with certainty, obtained from trusted traditional sources (i.e. on the ground assessment teams). These projects extend previous models in the disaster relief routing literature that address uncertainty in demand. More broadly, this research contributes to the body of literature that addresses questions surrounding the usefulness of Social data for response planning

Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de TroyesLe problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire.The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems