A Quick Response Algorithm for Dynamic Autonomous Mobile Robot Routing Problem with Time Windows

This paper investigates the optimization problem of scheduling autonomous mobile robots (AMRs) in hospital settings, considering dynamic requests with different priorities. The primary objective is to minimize the daily service cost by dynamically planning routes for the limited number of available AMRs. The total cost consists of AMR's purchase cost, transportation cost, delay penalty cost, and loss of denial of service. To address this problem, we have established a two-stage mathematical programming model. In the first stage, a tabu search algorithm is employed to plan prior routes for all known medical requests. The second stage involves planning for real-time received dynamic requests using the efficient insertion algorithm with decision rules, which enables quick response based on the time window and demand constraints of the dynamic requests. One of the main contributions of this study is to make resource allocation decisions based on the present number of service AMRs for dynamic requests with different priorities. Computational experiments using Lackner instances demonstrate the efficient insertion algorithm with decision rules is very fast and robust in solving the dynamic AMR routing problem with time windows and request priority. Additionally, we provide managerial insights concerning the AMR's safety stock settings, which can aid in decision-making processes

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

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

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