A Heuristic-Based Simulation for an Education Process to Learn about Optimization Applications in Logistics and Transportation

In the context of the DigiLab4U international project, this paper describes a simulationbased serious game that can be used as a virtual teaching lab in higher education courses, especially in Industrial and Systems Engineering, Data Science, Management Science and Operations Research, as well as Computer Science. The learning activity focuses on understanding distribution logistics problems related to transportation optimization using different techniques. These optimization challenges include the vehicle routing problem, the arc routing problem, and the team orienteering problem. As a result of the learning process in the virtual lab, it is expected that students acquire competencies and skills related to logistics and transportation challenges as well as problem-solving. These competencies and skills can be precious for students’ future careers, since they increase students’ analytical skills, capacity to understand heuristic-based algorithms, teamwork and interdisciplinary communication skills, programming skills, and statistical abilities. A preliminary version of this training activity has already been used in MSc and PhD courses held at universities in Spain, Italy, Ireland, and Portugal

Risk-sensitive stochastic orienteering problems for trip optimization in urban environments

Orienteering Problems (OPs) are used to model many routing and trip planning problems. OPs are a variant of the well-known traveling salesman problem where the goal is to compute the highest reward path that includes a subset of vertices and has an overall travel time less than a specified deadline. However, the applicability of OPs is limited due to the assumption of deterministic and static travel times. To that end, Campbell et al. extended OPs to Stochastic OPs (SOPs) to represent uncertain travel times (Campbell et al. 2011). In this article, we make the following key contributions: (1) We extend SOPs to Dynamic SOPs (DSOPs), which allow for time-dependent travel times; (2) we introduce a new objective criterion for SOPs and DSOPs to represent a percentile measure of risk; (3) we provide non-linear optimization formulations along with their linear equivalents for solving the risk-sensitive SOPs and DSOPs; (4) we provide a local search mechanism for solving the risk-sensitive SOPs and DSOPs; and (5) we provide results on existing benchmark problems and a real-world theme park trip planning problem.</jats:p

Orienteering Problem: A survey of recent variants, solution approaches and applications

National Research Foundation (NRF) Singapore under International Research Centres in Singapore Funding Initiativ

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

Query processing in complex modern traffic networks

The transport sector generates about one quarter of all greenhouse gas emissions worldwide. In the European Union (EU), passenger cars and light-duty trucks make up for over half of these traffic-related emissions. It is evident that everyday traffic is a serious environmental threat. At the same time, transport is a key factor for the ambitious EU climate goals; among them, for instance, the reduction of greenhouse gas emissions by 85 to 90 percent in the next 35 years. This thesis investigates complex traffic networks and their requirements from a computer science perspective. Modeling of and query processing in modern traffic networks are pivotal topics. Challenging theoretical problems are examined from different perspectives, novel algorithmic solutions are provided. Practical problems are investigated and solved, for instance, employing qualitative crowdsourced information and sensor data of various sources. Modern traffic networks are often modeled as graphs, i.e., defined by sets of nodes and edges. In conventional graphs, the edges are assigned numerical weights, for instance, reflecting cost criteria like distance or travel time. In multicriteria networks, the edges reflect multiple, possibly dynamically changing cost criteria. While these networks allow for diverse queries and meaningful insight, query processing usually is significantly more complex. Novel means for computation are required to keep query processing efficient. The crucial task of computing optimal paths is particularly expensive under multiple criteria. The most established set of optimal paths in multicriteria networks is referred to as path skyline (or set of pareto-optimal paths). Until now, computing the path skyline either required extensive precomputation or networks of minor size or complexity. Neither of these demands can be made on modern traffic networks. This thesis presents a novel method which makes on-the-fly computation of path skylines possible, even in dynamic networks with three or more cost criteria. Another problem examined is the exponentially growth of path skylines. The number of elements in a path skyline is potentially exponential in the number of cost criteria and the number of edges between start and target. This often produces less meaningful results, sometimes hindering usability. These drawbacks emphasize the importance of the linear path skyline which is investigated in this thesis. The linear path skyline is based on a different notion of optimality. By the notion of optimality, the linear path skyline is a subset of the conventional path skyline but in general contains less and more diverse elements. Thus, the linear path skyline facilitates interpretation while in general reducing computational effort. This topic is first studied in networks with two cost criteria and subsequently extended to more cost criteria. These cost criteria are not limited to purely quantitative measures like distance and travel time. This thesis examines the integration of qualitative information into abstractly modeled road networks. It is proposed to mine crowdsourced data for qualitative information and use this information to enrich road network graphs. These enriched networks may in turn be used to produce routing suggestions which reflect an opinion of the crowd. From data processing to knowledge extracting, network enrichment and route computation, the possibilities and challenges of crowdsourced data as a source for information are surveyed. Additionally, this thesis substantiates the practicability of network enrichment in real-world experiments. The description of a demonstration framework which applies some of the presented methods to the use case of tourist route recommendation serves as an example. The methods may also be applied to a novel graph-based routing problem proposed in this thesis. The problem extends the family of Orienteering Problems which find frequent application in tourist routing and other tasks. An approximate solution to this NP-hard problem is presented and evaluated on a large scale, real-world, time-dependent road network. Another central aspect of modern traffic networks is the integration of sensor data, often referred to as telematics. Nowadays, manifold sensors provide a plethora of data. Using this data to optimize traffic is and will continue to be a challenging task for research and industry. Some of the applications which qualify for the integration of modern telematics are surveyed in this thesis. For instance, the abstract problem of consumable and reoccurring resources in road networks is studied. An application of this problem is the search for a vacant parking space. Taking statistical and real-time sensor information into account, a stochastic routing algorithm which maximizes the probability of finding a vacant space is proposed. Furthermore, the thesis presents means for the extraction of driving preferences, helping to better understand user behavior in traffic. The theoretical concepts partially find application in a demonstration framework described in this thesis. This framework provides features which were developed for a real-world pilot project on the topics of electric and shared mobility. Actual sensor car data collected in the project, gives insight to the challenges of managing a fleet of electric vehicles.Verkehrsmittel erzeugen rund ein Viertel aller Treibhausgas-Emissionen weltweit. Für über die Hälfte der verkehrsbedingten Emissionen in der Europäischen Union (EU) zeichnen PKW und Kleinlaster verantwortlich. Die Tragweite ökologischer Konsequenzen durch alltäglichen Verkehr ist enorm. Zugleich ist ein Umdenken im Bezug auf Verkehr entscheidend, um die ehrgeizigen klimapolitischen Ziele der EU zu erfüllen. Dazu gehört unter anderem, Treibhausgas-Emissionen bis 2050 um 85 bis 90 Prozent zu verringern. Die vorliegende Arbeit widmet sich den komplexen Anforderungen an Verkehr und Verkehrsnetzwerke aus der Sicht der Informatik. Dabei spielen sowohl die Modellierung von als auch die Anfragebearbeitung in modernen Verkehrsnetzwerken eine entscheidende Rolle. Theoretische Fragestellungen werden aus unterschiedlichen Persepektiven beleuchtet, neue Algorithmen werden vorgestellt. Ebenso werden praktische Fragestellungen untersucht und gelöst, etwa durch die Einbindung nutzergenerierten Inhalts oder die Verwendung von Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen. Moderne Verkehrsnetzwerke werden häufig als Graphen modelliert, d.h., durch Knoten und Kanten dargestellt. Man unterscheidet zwischen konventionellen Graphen und sogenannten Multiattributs-Graphen. Während die Kanten konventioneller Graphen numerische Gewichte tragen, die statische Kostenkriterien wie Distanz oder Reisezeit modellieren, beschreiben die Kantengewichte in Multiattributs-Graphen mehrere, möglicherweise dynamisch veränderliche Kostenkriterien. Das erlaubt einerseits vielseitige Anfragen und aussagekräftige Erkenntnisse, macht die Anfragebearbeitung jedoch ungleich komplexer und verlangt deshalb nach neuen Berechnungsmethoden. Eine besonders aufwendige Anfrage ist die Berechnung optimaler Pfade, zugleich eine der zentralsten Fragestellungen. Die gängigste Menge optimaler Pfade wird als Pfad-Skyline (auch: Menge der pareto-optimalen Pfade) bezeichnet. Die effiziente Berechnung der Pfad-Skyline setzte bisher überschaubare Netzwerke oder beträchtliche Vorberechnungen voraus. Keine der beiden Bedingung kann in modernen Verkehrsnetzwerken erfüllt werden. Diese Arbeit stellt deshalb eine Methode vor, die die Berechnung der Pfad-Skyline erheblich beschleunigt, selbst in dynamischen Netzwerken mit drei oder mehr Kostenkriterien. Außerdem wird das Problem des exponentiellen Wachstums der Pfad-Skyline betrachtet. Die Anzahl der Elemente der Pfad-Skyline wächst im schlechtesten Fall exponentiell in der Anzahl der Kostenkriterien sowie in der Entfernung zwischen Start und Ziel. Dies kann zu unübersichtlichen und wenig aussagekräftigen Resultatmengen führen. Diese Nachteile unterstreichen die Bedeutung der linearen Pfad-Skyline, die auch im Rahmen diese Arbeit untersucht wird. Die lineare Pfad-Skyline folgt einer anderen Definition von Optimalität. Stets ist die lineare Pfad-Skyline eine Teilmenge der konventionellen Pfad-Skyline, meist enthält sie deutlich weniger, unterschiedlichere Resultate. Dadurch lässt sich die lineare Pfad-Skyline im Allgemeinen schneller berechnen und erleichtert die Interpretation der Resultate. Die Berechnung der linearen Pfad-Skyline wird erst für Netzwerke mit zwei Kostenkriterien, anschließend für Netzwerke mit beliebig vielen Kostenkriterien untersucht. Kostenkriterien sind nicht notwendigerweise auf rein quantitative Maße wie Distanz oder Reisezeit beschränkt. Diese Arbeit widmet sich auch der Integration qualitativer Informationen, mit dem Ziel, intuitivere und greifbarere Routingergebnisse zu erzeugen. Dazu wird die Möglichkeit untersucht, abstrakte Straßennetzwerke mit qualitativen Informationen anzureichern, wobei die Informationen aus nutzergenerierten Daten geschöpft werden. Solche sogenannten Enriched Networks ermöglichen die Berechnung von Pfaden, die in gewisser Weise das Wissen der Nutzer reflektieren. Von der Datenverarbeitung, über die Extraktion von Wissen, bis hin zum Network-Enrichment und der Pfadberechnung, gibt diese Arbeit einen überblick zum Thema. Weiterhin wird die Praktikabilität dieses Vorgehens mit Experimenten auf Realdaten untermauert. Die Beschreibung eines Demonstrationstools für den Anwendungsfall der Navigation von Touristen dient als anschauliches Beispiel. Die vorgestellten Methoden sind darüber hinaus auch anwendbar auf ein neues, graphentheoretisches Routingproblem, das in dieser Arbeit vorgestellt wird. Es handelt sich dabei um eine zeitabängige Erweiterung der Familie der Orienteering Probleme, die häufig Anwendung finden, etwa auch im der Bereich der Touristennavigation. Das vorgestellte Problem ist NP-schwer lässt sich jedoch dank eines hier vorgestellten Algorithmus effizient approximieren. Die Evaluation untermauert die Effizienz des vorgestellten Lösungsansatzes und ist zugleich die erste Auswertung eines zeitabhängigen Orienteering Problems auf einem großformatigen Netzwerk. Ein weiterer zentraler Aspekt moderner Verkehrsnetzwerke ist die Integration von Sensordaten, oft unter dem Begriff Telematik zusammengefasst. Heutzutage generiert eine Vielzahl von Sensoren Unmengen an Daten. Diese Daten zur Verkehrsoptimierung einzusetzen ist und bleibt eine wichtige Aufgabe für Wissenschaft und Industrie. Einige der Anwendungen, die sich für den Einsatz von Telematik anbieten, werden in dieser Arbeit untersucht. So wird etwa das abstrakte Problem konsumierbarer und wiederkehrender Ressourcen im Straßennetzwerk untersucht. Ein alltägliches Beispiel für dieses Problem ist die Parkplatzsuche. Der vorgeschlagene Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeit maximiert, einen freien Parkplatz zu finden, baut auf die Verwendung statistischer sowie aktueller Sensordaten. Weiterhin werden Methoden zur Ableitung von Fahrerpräferenzen entwickelt. Die theoretischen Fundamente finden zum Teil in einem hier beschriebenen Demonstrationstool Anwendung. Das Tool veranschaulicht Features, die für ein Pilotprojekt zu den Themen Elektromobilität und Fahrzeugflotten entwickelt wurden. Im Rahmen eines Pilotversuchs wurden Sensordaten von Elektrofahrzeugen erhoben, die Einblick in die Herausforderungen beim Management von Elektrofahrzeugflotten geben