Simulation-optimization approach for the stochastic location-routing problem

The location routing problem with stochastic transportation cost and vehicle travel speeds is considered in this paper. A hybrid solution procedure based on Ant Colony Optimisation (ACO) and Discrete-Event Simulation (DES) is proposed. After using a sequential heuristic algorithm to solve the location subproblem, the subsequent capacitated vehicle routing problem is solved using ACO. Finally, a DES model evaluates those vehicle routes in terms of their impact on the expected total costs. The approach is tested using well-known randomly generated datasets. Since no previous works in the literature studied exactly the same SLRP, the proposed procedure is compared against its deterministic version. Numerical results show the efficiency and efficacy of the hybrid ACO-DES approach

Modelos logísticos estocásticos aplicados a la cadena de suministro: una revisión de la literatura

Context: The analysis of the complexity of the systems involves the evolution of the models that representation of reality, logistics has advanced from a business context to the supply chain, basic models of logistics with deterministic parameters must go represent real behavior, stochastic. In this context, the combination of inventory, location and routing models with a stochastic approach applied to supply chains appears. Method: A systematic review of the literature was developed in the bibliographic databases, ScienceDirect, ScholarGoogle, SpringerLink, Scopus, SemanticScholar, ResearchGate and Scielo, of the 72 referenced articles, 65 % between 2015 and 2019. Results: From the models identified and described, a taxonomy of the models is proposed and classified into 4 kinds, three dyadic models Location Inventory Problem (LIP), Inventory Routing Problem (IRP), Location Routing problem (LRP) and a triadic model Location Inventory Routing Problem (LIRP). The stochastic parameters used in the models, the types of models, the solution methods, the contemplated objective functions, and the number of echelons in the supply chain are established, from which taxonomies of the different types of models are proposed. Lines of work for future research is presented. Conclusions: The evolution from deterministic to stochastic models represents an increase in complexity which forces the development of new solution methods with ability to find feasible solutions. The development of models with news measurements of performance as environmental, social and humanitarian have been of recent interest. In the last period, triadic multi-product and multi-period models take on relevance.Contexto: El análisis de la complejidad de los sistemas conlleva la evolución de los modelos de representación de la realidad, la logística ha avanzado de un contexto empresarial a la cadena de suministro, los modelos básicos de logística con parámetros determinísticos requieren representar el comportamiento real estocástico. En este sentido, aparecen la combinación de los modelos de inventario, la localización y el ruteo con enfoque estocástico aplicados a cadenas de suministro. Método: Se desarrolló una revisión sistemática de la literatura en las bases de datos bibliográficas ScienceDirect, ScholarGoogle, SpringerLink, Scopus, SemanticScholar y Scielo, así como en ResearchGate. De los 79 artículos referenciados, el 65 % comprenden entre el 2015 y 2019. Resultados: Se identifican y describen los modelos, a partir de lo cual se propone una taxonomía en cuatro combinaciones, tres de modelos diádicos: LIP, IRP, LRP y un modelo tríadico: LIRP. Se identifican los parámetros estocásticos utilizados en los modelos, los tipos de modelos, los métodos de solución, las funciones objetivo contempladas y el número de eslabones de la cadena contemplados, a partir de los cuales se proponen taxonomías de los diferentes tipos de modelos. Por último, se presentan líneas de trabajo para futuras investigaciones. Conclusiones: La evolución de modelos determinísticos a estocásticos representa un incremento en la complejidad, lo que obliga a desarrollar nuevos métodos de solución con capacidad de encontrar soluciones factibles. Ha sido de reciente interés el desarrollo de modelos y problemas con medidas de desempeño ambiental, social y riesgo humanitario, en el último periodo toman relevancia modelos tríadicos multiproducto y multiperiodo

Coping with the Rise of E-commerce Generated Home Deliveries through Innovative Last-Mile Technologies and Strategies

Caltrans 65A0686 Task Order 066USDOT Grant 69A3551747114E-commerce can potentially make urban goods flow economically viable, environmentally efficient, and socially equitable. However, as e-retailers compete with increasingly consumer-focused services, urban freight witnesses a significant increase in associated distribution costs and negative externalities, particularly affecting those living close to logistics clusters. Hence, to remain competitive, e-retailers deploy alternate last-mile distribution strategies. These alternate strategies, such as those that include the use of electric delivery trucks for last-mile operations, a fleet of crowdsourced drivers for last-mile delivery, consolidation facilities coupled with light-duty delivery vehicles for a multi-echelon distribution, or collection-points for customer pickup, can restore sustainable urban goods flow. Thus, in this study, the authors investigate the opportunities and challenges associated with alternate last-mile distribution strategies for an e-retailer offering expedited service with rush delivery within strict timeframes. To this end, the authors formulate a last-mile network design (LMND) problem as a dynamic-stochastic two-echelon capacitated location routing problem with time-windows (DS-2E-C-LRP-TW) addressed with an adaptive large neighborhood search (ALNS) metaheuristic

Multi-attribute deterministic and stochastic two echelon location routing problems

Les problèmes de localisation-routage à deux échelons (2E-LRP) sont devenus un domaine de recherche important dans le domaine de la logistique et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Le 2E-LRP représente un problème d'optimisation dans les systèmes de distribution non dirigés, visant à organiser le transport de marchandises entre les plateformes et les clients par le biais d'installations intermédiaires appelées satellites. Ce problème implique de prendre des décisions simultanées concernant l'emplacement d'un ou deux niveaux d'installations (plateformes et/ou satellites) et de créer un ensemble limité d'itinéraires aux deux échelons afin de répondre efficacement à toutes les demandes des clients. Récemment, la communauté scientifique s'est intéressée de plus en plus à l'étude et à la résolution de problèmes plus réalistes. Cet intérêt provient de la reconnaissance du fait que les systèmes de distribution du monde réel sont caractérisés par une multitude de complexités et d'incertitudes qui ont un impact significatif sur l'efficacité opérationnelle, la rentabilité et la satisfaction des clients. Les chercheurs ont reconnu la nécessité d'aborder ces complexités et incertitudes pour développer des solutions pratiques et efficaces. Cette thèse comprend trois études différentes, chacune correspondant à un article de recherche autonome. Dans les trois articles, nous nous concentrons sur différents 2E-LRP riches qui comprennent plusieurs attributs en interaction. Ces variantes du problème sont appelées problèmes de localisation-routage à deux échelons et à attributs multiples (2E-MALRP). Pour analyser l'influence des incertitudes sur les solutions optimales et les processus de prise de décision, nous considérons à la fois les perspectives déterministes et stochastiques. Cette approche nous permet de mieux comprendre le comportement de ces problèmes complexes. Le premier document de recherche abordé dans cette thèse se concentre sur un problème de localisation-routage déterministe à deux échelons et à attributs multiples avec synchronisation de la flotte dans les installations intermédiaires (2E-MALRPS). Le cadre du problème comprend divers facteurs, notamment la demande de marchandises multiples dépendant du temps, les fenêtres temporelles, le manque de capacité de stockage dans les installations intermédiaires et la nécessité de synchroniser les flottes opérant à différents échelons. Dans le 2E-MALRPS, tous les paramètres, tels que les demandes des clients, les temps de trajet et les coûts, sont connus avec certitude. Dans cet article, nous introduisons le cadre du problème, présentons une formulation de programmation en nombres entiers mixtes et proposons un cadre de découverte de discrétisation dynamique comme méthode de résolution du problème. Le deuxième article de cette thèse traite du problème de localisation-routage à deux échelons en cas de demandes stochastiques et corrélées (2E-MLRPSCD). Contrairement au 2E-MALRPS, le 2E-MLRPSCD prend en compte les incertitudes liées aux demandes des clients, ainsi que la corrélation entre ces demandes. Nous formulons le problème sous la forme d'un modèle de programmation stochastique en deux étapes. Au cours de la première étape, des décisions sont prises concernant la conception des installations satellites, tandis qu'au cours de la deuxième étape, des décisions de recours déterminent la manière dont les demandes observées sont servies. Nous proposons une métaheuristique de couverture progressive comme méthode de résolution. Dans cette approche, nous incorporons deux structures de population dans le cadre de la couverture progressive. Ces structures renforcent la diversité des décisions de conception obtenues pour chaque sous-problème de scénario et fournissent des informations pertinentes pour améliorer la qualité de la solution. En outre, nous introduisons et comparons trois nouvelles stratégies différentes pour accélérer la recherche de l'espace de solution pour le problème stochastique. Finalement, le troisième article présenté dans cette thèse se concentre sur un problème de localisation-routage multi-attributs à deux échelons avec des temps de trajet stochastiques (2E-MALRPSTT). Le 2E-MALRPSTT combine un problème multi-attributs riche avec des éléments stochastiques, en particulier en considérant des temps de trajet stochastiques. Pour traiter le problème stochastique complet, un cadre de couverture progressive (PH) est proposé en s'appuyant sur les lignes directrices méthodologiques définies dans notre deuxième article pour le 2E-MLRPSCD. En outre, une heuristique basée sur la décomposition est introduite pour accélérer le cadre PH, et deux nouvelles stratégies d'agrégation sont présentées pour accélérer le processus de consensus concernant les décisions de la première étape. Les contributions présentées dans cette thèse couvrent divers aspects de la modélisation et des méthodologies de solution pour les 2E-MALRP riches, à la fois d'un point de vue déterministe et d'un point de vue stochastique. Les trois articles inclus dans cette thèse démontrent l'efficacité des approches proposées à travers des campagnes expérimentales étendues, mettant en évidence leur efficacité de calcul et la qualité des solutions, en particulier dans les cas difficiles. En abordant les aspects déterministes et stochastiques de ces 2E-MALRP, cette thèse vise à contribuer à l'ensemble des connaissances en optimisation de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement, à répondre aux besoins importants de la littérature actuelle et à fournir des informations importantes pour les systèmes de distribution à deux échelons dans divers contextes.The Two-Echelon Location-Routing Problems (2E-LRPs) have emerged as a prominent research area within the field of logistics and supply chain management. The 2E-LRP represents an optimization problem in undirected distribution systems, aiming to streamline freight transportation between platforms and customers through intermediate facilities known as satellites. This problem involves making simultaneous decisions concerning the location of one or two levels of facilities (platforms and/or satellites) and creating a limited set of routes at both echelons to effectively serve all customer demands. In recent years, there has been a growing interest among the scientific community in studying and solving more realistic problem settings. This interest arises from the recognition that real-world distribution systems are characterized by a multitude of complexities and uncertainties that significantly impact operational efficiency, cost-effectiveness, and customer satisfaction. Researchers have acknowledged the need to address these complexities and uncertainties to develop practical and effective solutions. This dissertation comprises three distinct studies, each serving as a self-contained research article. In all three articles, we focus on different rich 2E-LRPs that encompass multiple interacting attributes. These problem variants are referred to as two-echelon multi-attribute location-routing problems (2E-MALRPs). To analyze the influence of uncertainties on optimal solutions and decision-making processes, we consider both deterministic and stochastic perspectives. This approach allows us to gain insights into the behavior of these complex problem settings. The first research paper addressed in this thesis focuses on a deterministic two-echelon multi-attribute location-routing problem with fleet synchronization at intermediate facilities (2E-MALRPS). The problem setting encompasses various factors, including time-dependent multicommodity demand, time windows, lack of storage capacity at intermediate facilities, and the need for synchronization of fleets operating at different echelons. In the 2E-MALRPS, all parameters, such as customer demands, travel times, and costs, are known with certainty. In this paper, we introduce the problem setting, present a mixed-integer programming formulation, and propose a dynamic discretization discovery framework as the solution method to address the problem. The second paper in this thesis addresses the two-echelon multicommodity location-routing problem with stochastic and correlated demands (2E-MLRPSCD). In contrast to the 2E-MALRPS, the 2E-MLRPSCD takes into account uncertainties related to customer demands, as well as the correlation among these demands. We formulate the problem as a two-stage stochastic programming model. In the first stage, decisions are made regarding the design of satellite facilities, while in the second stage, recourse decisions determine how the observed demands are allocated and served. We propose a progressive hedging metaheuristic as the solution method. In this approach, we incorporate two population structures within the progressive hedging framework. These structures enhance the diversity of the design decisions obtained for each scenario subproblem and provide valuable insights for improving the solution quality. Additionally, We also introduce and compare three different novel strategies to accelerate the search for the solution space for the stochastic problem. Finally, the third paper presented in this thesis focuses on a multi-attribute two-echelon location-routing problem with stochastic travel times (2E-MALRPSTT). The 2E-MALRPSTT combines a rich multi-attribute problem setting with stochastic elements, specifically considering stochastic travel times. To address the complete stochastic problem, a progressive hedging metaheuristic is proposed building on the methodological guidelines defined in our second paper for the 2E-MLRPSCD. Furthermore, a decomposition-based heuristic is introduced to accelerate the PH framework, and two novel selection strategies are presented to expedite the consensus process regarding the first-stage decisions. The contributions presented in this thesis encompass various aspects of modeling and solution methodologies for rich 2E-MALRPs from both deterministic and stochastic perspectives. The three articles included in this thesis demonstrate the effectiveness of the proposed approaches through extensive experimental campaigns, highlighting their computational efficiency and solution quality, particularly in challenging instances. By addressing the deterministic and stochastic aspects of these 2E-MALRPs, this thesis aims to contribute to the broader body of knowledge in logistics and supply chain optimization, fill important gaps in the present literature and provide valuable insights for two-echelon distribution systems in diverse settings

Optimizing transportation systems and logistics network configurations : From biased-randomized algorithms to fuzzy simheuristics

242 páginasTransportation and logistics (T&L) are currently highly relevant functions in any competitive industry. Locating facilities or distributing goods to hundreds or thousands of customers are activities with a high degree of complexity, regardless of whether facilities and customers are placed all over the globe or in the same city. A countless number of alternative strategic, tactical, and operational decisions can be made in T&L systems; hence, reaching an optimal solution –e.g., a solution with the minimum cost or the maximum profit– is a really difficult challenge, even by the most powerful existing computers. Approximate methods, such as heuristics, metaheuristics, and simheuristics, are then proposed to solve T&L problems. They do not guarantee optimal results, but they yield good solutions in short computational times. These characteristics become even more important when considering uncertainty conditions, since they increase T&L problems’ complexity. Modeling uncertainty implies to introduce complex mathematical formulas and procedures, however, the model realism increases and, therefore, also its reliability to represent real world situations. Stochastic approaches, which require the use of probability distributions, are one of the most employed approaches to model uncertain parameters. Alternatively, if the real world does not provide enough information to reliably estimate a probability distribution, then fuzzy logic approaches become an alternative to model uncertainty. Hence, the main objective of this thesis is to design hybrid algorithms that combine fuzzy and stochastic simulation with approximate and exact methods to solve T&L problems considering operational, tactical, and strategic decision levels. This thesis is organized following a layered structure, in which each introduced layer enriches the previous one.El transporte y la logística (T&L) son actualmente funciones de gran relevancia en cual quier industria competitiva. La localización de instalaciones o la distribución de mercancías a cientos o miles de clientes son actividades con un alto grado de complejidad, indepen dientemente de si las instalaciones y los clientes se encuentran en todo el mundo o en la misma ciudad. En los sistemas de T&L se pueden tomar un sinnúmero de decisiones al ternativas estratégicas, tácticas y operativas; por lo tanto, llegar a una solución óptima –por ejemplo, una solución con el mínimo costo o la máxima utilidad– es un desafío realmente di fícil, incluso para las computadoras más potentes que existen hoy en día. Así pues, métodos aproximados, tales como heurísticas, metaheurísticas y simheurísticas, son propuestos para resolver problemas de T&L. Estos métodos no garantizan resultados óptimos, pero ofrecen buenas soluciones en tiempos computacionales cortos. Estas características se vuelven aún más importantes cuando se consideran condiciones de incertidumbre, ya que estas aumen tan la complejidad de los problemas de T&L. Modelar la incertidumbre implica introducir fórmulas y procedimientos matemáticos complejos, sin embargo, el realismo del modelo aumenta y, por lo tanto, también su confiabilidad para representar situaciones del mundo real. Los enfoques estocásticos, que requieren el uso de distribuciones de probabilidad, son uno de los enfoques más empleados para modelar parámetros inciertos. Alternativamente, si el mundo real no proporciona suficiente información para estimar de manera confiable una distribución de probabilidad, los enfoques que hacen uso de lógica difusa se convier ten en una alternativa para modelar la incertidumbre. Así pues, el objetivo principal de esta tesis es diseñar algoritmos híbridos que combinen simulación difusa y estocástica con métodos aproximados y exactos para resolver problemas de T&L considerando niveles de decisión operativos, tácticos y estratégicos. Esta tesis se organiza siguiendo una estructura por capas, en la que cada capa introducida enriquece a la anterior. Por lo tanto, en primer lugar se exponen heurísticas y metaheurísticas sesgadas-aleatorizadas para resolver proble mas de T&L que solo incluyen parámetros determinísticos. Posteriormente, la simulación Monte Carlo se agrega a estos enfoques para modelar parámetros estocásticos. Por último, se emplean simheurísticas difusas para abordar simultáneamente la incertidumbre difusa y estocástica. Una serie de experimentos numéricos es diseñada para probar los algoritmos propuestos, utilizando instancias de referencia, instancias nuevas e instancias del mundo real. Los resultados obtenidos demuestran la eficiencia de los algoritmos diseñados, tanto en costo como en tiempo, así como su confiabilidad para resolver problemas realistas que incluyen incertidumbre y múltiples restricciones y condiciones que enriquecen todos los problemas abordados.Doctorado en Logística y Gestión de Cadenas de SuministrosDoctor en Logística y Gestión de Cadenas de Suministro