Маршрутизація транспортних засобів з часовими вікнами

Магістерська дисертація: 108 с., 27 рис., 14 табл., 67 джерел. Актуальність. Згідно з 30м щорічним звітом з логістики від The Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) [1] лише в США за рік було витрачено понад 1.64 трильйонів доларів на логістичні та транспортні операції, а кінцева вартість продукту, що потрапляє до споживача, може складатись до 70% з транспортних витрат. Тож перед галуззю транспортної логістики однією з важливіших задач постає економія ресурсів та мінімізація екологічного сліду при транспортуванні вантажів. Для вирішення цієї проблеми стоїть питання розробки алгоритмів та програмних продуктів, що будуть скорочувати маршрути транспортних засобів. В останні роки значно збільшилась частка персональних доставок, які прив’язанні до зайнятості клієнтів, актуальним є питання врахування часових вподобань одержувачів вантажу. Математичне формулювання цієї задачі відоме як задача маршрутизації транспортних засобів (далі VRP) з урахуванням часових вікон (далі VRPTW), яка накладає певні часові обмеження на обслуговування клієнтів транспортної мережі. Робота присвячена дослідженню та удосконаленню розв’язання задачі VRPTW. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи розв'язання задач теорії розкладів» (№ ДР 0117U000919). Мета роботи і завдання дослідження. Метою є підвищення ефективності методів розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів з часовими вікнами. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: -проаналізувати відомі результати розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів; -удосконалити існуючі алгоритми розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів з урахуванням часових вікон за рахунок модифікації та поєднання метаевристик; -розробити програмну реалізацію розроблених алгоритмів; -провести дослідження ефективності розроблених алгоритмів. Об’єкт дослідження – процес організації транспортних перевезень. Предмет дослідження – задача маршрутизації транспортних засобів з часовими вінками. Методи дослідження, застосовані в роботі, базуються на методах дослідження операцій, зокрема на метаевристичних алгоритмах. Наукова новизна отриманих результатів. Розроблені модифікований та гібридний алгоритми розв’язання задачі VRPTW. Публікації. Основні теоретичні та практичні положення викладено в матеріалах VI всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021).Master dissertation: 108 p., 27 fig., 14 tab, 67 sources. The relevance. According to the 30th Annual State of Logistics Report by the Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) there was spent over 1.64 trillion on logistics and transportation operations in USA [1]. The final costs of the product that reaches the consumer can consist up to 70% of transportation costs. Therefore, one of the most important tasks for the transportation logistics industry is to save resources and minimize the environmental footprint during transportation of goods. To solve this problem, it is necessary to develop algorithms and software products that will decrease the routes of vehicles. In recent years significantly increased the proportion of personal delivery that employment associated with a client topical issue taking into account time preferences consignees. The mathematical formulation of this problem is known as the vehicle routing problem (VRP) with time windows (VRPTW), which imposes certain time constraints on the service of customers. The work is devoted to research and improvement of the VRPTW problem. The work is devoted to the study and improvement of solving VRPTW problem. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was done at the department of computer-aided management and data processing systems of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the theme «Effective methods for solving problems of scheduling theory» (№ DR 0117U000919). Purpose and objectives of the study. The goal of the research is to is to minimize the total cost of transportation of products to customers in a certain time period. To achieve this goal it is necessary to solve the following tasks: -to analyze known results of solving the Vehicle Routing Problem; -to improve the existing algorithms for solving the problem of vehicle routing considering time windows by modifying and combining metaheuristics; -to develop a software implementation of the developed algorithms; -to conduct research on the effectiveness of the developed algorithms. The object of study – the process organisation of transportation. Purpose of the study – Vehicle Routing Rroblem with Time Windows. Methods used in the paper are based on the methods of operations research, such as metaheuristics algorithms. Scientific novelty. New modified and hybrid algorithms developed for solving VRPTW. Publications. The results of the research were published in the materials of VI Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "Information Systems and Management Technologies" (ISTU-2021)

Multi-Objective Optimization of Green Transportation Operations in Supply Chain Management

Supply chain is the integration of manufacturing process where raw materials are converted into final products, then delivered to customers. Supply chains consists of two basic integrated process that interact together: (1) production and inventory and (2) distribution and logistics. Maximizing competitiveness and profitability are of the main goals of a supply chain. Accounting only for economic impacts as variable and fixed costs does not serve the main goal of the supply chain. Therefore, considering customer satisfaction measures in distribution models is essential in supply chain management. Models that addressed the three objectives simultaneously handled one of the objectives as a constraint with a certain threshold in the problem, while others used weighted utility functions to address the problem objective in deterministic environment. This thesis focuses on the multi-objective Vehicle Routing Problem (VRP) in green environment. The proposed Green VRP (GVRP) deals with three different objectives simultaneously that considers economic, environmental, and social aspects. A new hybrid search algorithm to solve the capacitated VRP is presented and validated in Chapter 2. The developed algorithm combines the evolutionary genetic search with a new local search heuristic that considers both locations and demand quantities of the nodes to be visited in routing decisions, not just the distances travelled. The algorithm is then used to solve the multi-objective GVRP in Chapter 3. The objectives of the developed GVRP model are minimizing the total transportation operations cost, minimizing the fuel consumption, and maximizing customer satisfaction. Moreover, a new overlap index is developed to measure the amount of overlap between customers’ time windows that provides an indication of how tight/constrained the problem is. The model is then adapted to consider the uncertainty in travel times, service times, and unpredictable demands of customers in Chapter 4. Pareto fronts were obtained and trade-offs between the three objectives are presented in both deterministic and stochastic forms. Furthermore, analysis of the effects of changing vehicle capacity and customer time windows relaxation are presented

Оптимізація маршрутів безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо

Магістерська дисертація: 110 с., 33 рис., 44 табл., 55 джерел, 1 додаток. Актуальність. У сучасному світі задачі маршрутизації транспортних засобів відіграють ключову роль у логістиці та інших застосуваннях. Це пов’язано з постійним збільшенням продукції на ринку та потребою в доставці великого обсягу товарів за малий час та з мінімальними витратами. Якщо раніше в якості транспортних засобів розглядали наземний транспорт, то нині стрімко набувають популярності безпілотні літальні апарати. Уже зараз їх почали розглядати не лише як засоби доставки товарів, а і як транспорт, який може дістатися до складнодоступних місць. Безпілотні літальні апарати значно скорочують витрати коштів та часу, що необхідні для обстеження та/чи обслуговування об’єктів, оскільки є дешевшими в експлуатації за традиційні транспортні засоби та можуть швидко дістатися до необхідних об’єктів. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» в рамках теми Інституту кібернетики ім. В. М. Глушкова НАН України (2017–2021 рр.): ВФ.180.11 «Розробити математичний апарат, орієнтований на створення інтелектуальних інформаційних технологій розв’язування проблем комбінаторної оптимізації та інформаційної безпеки» (№ 0117U000323). Мета роботи – мінімізація часу обстеження або вартості маршрутів внаслідок обстеження та/чи обслуговування заданої множини цілей на місцевості безпілотними літальними апаратами, що можуть розміщуватися в декількох депо, за наявності певних додаткових обмежень. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: виконати аналіз сучасного стану задач маршрутизації транспортних засобів та задач маршрутизації для безпілотних літальних апаратів; здійснити огляд наявних методів розв’язування задач маршрутизації транспортних засобів за наявності декількох депо; розробити алгоритми розв’язування задачі маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо (детермінований локальний пошук, пошук із заборонами, алгоритм імітації відпалу, алгоритм прискореного ймовірнісного моделювання); розробити програмне забезпечення; виконати дослідження ефективності розроблених алгоритмів. Об’єктом дослідження роботи є процес побудови маршрутів за допомогою безпілотних літальних апаратів. Предметом дослідження є методи побудови маршрутів за наявності декількох депо. Методи дослідження – емпіричні та теоретичні. Наукова новизна – класифікація задач маршрутизації транспортних засобів, розробка нових алгоритмів маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо. Прикладна значущість. Методи та програмне забезпечення можуть бути використані для розв’язування задач маршрутизації безпілотних літальних апаратів за наявності декількох депо в таких галузях, як пошукові та порятункові роботи, сільське господарство, моніторинг навколишнього середовища, воєнна справа, картографія, логістика. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в фаховому журналі категорії Б «Науковий вісник Ужгородського університету. Серія математика й інформатика» [1] та на VІ Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2021, м. Київ).Master's dissertation: 110 pages, 33 figures, 44 tables, 55 ​​sources, 1 appendix. Topicality. In today's world, vehicle routing tasks play a key role in logistics and other applications. This is due to the constant increase in production on the market and the need to deliver a large volume of goods in a short time and with minimal costs. If previously ground vehicles were considered as vehicles, now unmanned aerial vehicles are rapidly gaining popularity. They have already begun to be seen not only as a means of delivering goods, but also as a means of transport that can reach hard-to-reach places. Unmanned aerial vehicles significantly reduce the cost and time required to inspect and / or maintain facilities, as they are cheaper to operate than traditional vehicles and can quickly reach the required facilities. Connection of work with scientific programs, plans, themes. The work was performed at the Department of Automated Information Processing and Control Systems of the National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute named after Igor Sikorsky” within the theme of the Institute of Cybernetics named after Victor Glushkov NAS of Ukraine (2017–2021): VF.180.11 “To develop a mathematical apparatus focused on the creation of intelligent information technologies for solving problems of combinatorial optimization and information security” (№ 0117U000323). The purpose of the work is to minimize the time of inspection or the cost of routes due to the inspection and / or maintenance of a given set of targets in the field by unmanned aerial vehicles that can be located in several depots, subject to certain additional restrictions. To achieve this purposes you must perform the following tasks: perform an analysis of the current state of vehicle routing tasks and routing tasks for unmanned aerial vehicles; to review the existing methods of solving vehicle routing problems in the presence of several depots; to develop algorithms for solving the problem of routing unmanned aerial vehicles in the presence of several depots (deterministic local search, search with prohibitions, annealing simulation algorithm, algorithm of accelerated probabilistic modeling); develop software; perform research on the effectiveness of the developed algorithms. The object of the study is the process of building routes using unmanned aerial vehicles. The subject of research is methods of construction of routes in the presence of several depots. Research methods – empirical and theoretical. Scientific novelty – classification of routing tasks of vehicles, development of new algorithms for routing unmanned aerial vehicles in the presence of several depots. Applied significance. Methods and software can be used to solve the problems of routing unmanned aerial vehicles in the presence of several depots in areas such as search and rescue, agriculture, environmental monitoring, military affairs, cartography, logistics. Publications. Materials of the work were published in the professional journal category B “Scientific Bulletin of Uzhgorod University. Mathematics and Informatics Series” [1] and at the VI All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students “Information Systems and Management Technologies” (ISTU-2021, Kyiv)

Algorithms for vehicle routing problems with heterogeneous fleet, flexible time windows and stochastic travel times

Orientador: Vinícius Amaral ArmentanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho aborda três variantes multiatributo do problema de roteamento de veículos. A primeira apresenta frota heterogênea, janelas de tempo invioláveis e tempos de viagem determinísticos. Para resolvê-la, são propostos algoritmos ótimos baseados na decomposição de Benders. Estes algoritmos exploram a estrutura do problema em uma formulação de programação inteira mista, e três diferentes técnicas são desenvolvidas para acelerá-los. A segunda variante contempla os atributos de frota heterogênea, janelas de tempo flexíveis e tempos de viagem determinísticos. As janelas de tempo flexíveis permitem o início do serviço nos clientes com antecipação ou atraso limitados em relação às janelas de tempo invioláveis, com custos de penalidade. Este problema é resolvido por extensões dos algoritmos de Benders, que incluem novos algoritmos de programação dinâmica para a resolução de subproblemas com a estrutura do problema do caixeiro viajante com janelas de tempo flexíveis. A terceira variante apresenta frota heterogênea, janelas de tempo flexíveis e tempos de viagem estocásticos, sendo representada por uma formulação de programação estocástica inteira mista de dois estágios com recurso. Os tempos de viagem estocásticos são aproximados por um conjunto finito de cenários, gerados por um algoritmo que os descreve por meio da distribuição de probabilidade Burr tipo XII, e uma matheurística de busca local granular é sugerida para a resolução do problema. Extensivos testes computacionais são realizados em instâncias da literatura, e as vantagens das janelas de tempo flexíveis e dos tempos de viagem estocásticos são enfatizadasAbstract: This work addresses three multi-attribute variants of the vehicle routing problem. The first one presents a heterogeneous fleet, hard time windows and deterministic travel times. To solve this problem, optimal algorithms based on the Benders decomposition are proposed. Such algorithms exploit the structure of the problem in a mixed-integer programming formulation, and three algorithmic enhancements are developed to accelerate them. The second variant comprises a heterogeneous fleet, flexible time windows and deterministic travel times. The flexible time windows allow limited early and late servicing at customers with respect to their hard time windows, at the expense of penalty costs. This problem is solved by extensions of the Benders algorithms, which include novel dynamic programming algorithms for the subproblems with the special structure of the traveling salesman problem with flexible time windows. The third variant presents a heterogeneous fleet, flexible time windows and stochastic travel times, and is represented by a two-stage stochastic mixed-integer programming formulation with recourse. The stochastic travel times are approximated by a finite set of scenarios generated by an algorithm which describes them using the Burr type XII distribution, and a granular local search matheuristic is suggested to solve the problem. Extensive computational tests are performed on instances from the literature, and the advantages of flexible windows and stochastic travel times are stressed.DoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétrica141064/2015-3CNP