Improved orthogonal array based simulated annealing for design optimization

Recent research shows that simulated annealing with orthogonal array based neighbourhood functions can help in the search for a solution to a parametrical problem which is closer to an optimum when compared with conventional simulated annealing. Previous studies of simulated annealing analyzed only the main effects of variables of parametrical problems. In fact, both main effects of variables and interactions between variables should be considered, since interactions between variables exist in many parametrical problems. In this paper, an improved orthogonal array based neighbourhood function (IONF) for simulated annealing with the consideration of interaction effects between variables is described. After solving a set of parametrical benchmark function problems where interaction effects between variables exist, results of the benchmark tests show that the proposed simulated annealing algorithm with the IONF outperforms significantly both the simulated annealing algorithms with the existing orthogonal array based neighbourhood functions and the standard neighbourhood functions. Finally, the improved orthogonal array based simulated annealing was applied on the optimization of emulsified dynamite packing-machine design by which the applicability of the algorithm in real world problems can be evaluated and its effectiveness can be further validated

The Capacitated Location-Allocation Problem with Interval Parameters

In this paper, we develop a capacitated location-covering model considering interval values for demand and service parameters. We also consider flexibility on distance standard for covering demand nodes by the servers. We use the satisfaction degree to represent the constraint of service capacity. The proposed model belongs to the class of mixed integer programming models. Our model can be reduced to the p-median problem in polynomial time so it is NP-Hard. A genetic algorithm is proposed to solve the developed model and experimental results of solving the model are presented

An iterated local search algorithm for the facility location problem

Desenvolupar un Iterated Local Search amb tècniques d'aleatorització esbiaixada per solucionar el Uncapacitated Facility Location Problem

The design of effective and robust supply chain networks

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2009-2010Pour faire face aux risques associés aux aléas des opérations normales et aux périls qui menacent les ressources d'un réseau logistique, une méthodologie générique pour le design de réseaux logistiques efficaces et robustes en univers incertain est développée dans cette thèse. Cette méthodologie a pour objectif de proposer une structure de réseau qui assure, de façon durable, la création de valeur pour l'entreprise pour faire face aux aléas et se prémunir contre les risques de ruptures catastrophiques. La méthodologie s'appuie sur le cadre de prise de décision distribué de Schneeweiss et l'approche de modélisation mathématique qui y est associée intègre des éléments de programmation stochastique, d'analyse de risque et de programmation robuste. Trois types d'événements sont définis pour caractériser l'environnement des réseaux logistiques: des événements aléatoires (ex. la demande, les coûts et les taux de changes), des événements hasardeux (ex. les grèves, les discontinuités d'approvisionnement des fournisseurs et les catastrophes naturelles) et des événements profondément incertains (ex. les actes de sabotage, les attentats et les instabilités politiques). La méthodologie considère que l'environnement futur de l'entreprise est anticipé à l'aide de scénarios, générés partiellement par une méthode Monte-Carlo. Cette méthode fait partie de l'approche de solution et permet de générer des replications d'échantillons de petites tailles et de grands échantillons. Elle aide aussi à tenir compte de l'attitude au risque du décideur. L'approche générique de solution du modèle s'appuie sur ces échantillons de scénarios pour générer des designs alternatifs et sur une approche multicritère pour l'évaluation de ces designs. Afin de valider les concepts méthodologiques introduits dans cette thèse, le problème hiérarchique de localisation d'entrepôts et de transport est modélisé comme un programme stochastique avec recours. Premièrement, un modèle incluant une demande aléatoire est utilisé pour valider en partie la modélisation mathématique du problème et étudier, à travers plusieurs anticipations approximatives, la solvabilité du modèle de design. Une approche de solution heuristique est proposée pour ce modèle afin de résoudre des problèmes de taille réelle. Deuxièmement, un modèle incluant les aléas et les périls est utilisé pour valider l'analyse de risque, les stratégies de resilience et l'approche de solution générique. Plusieurs construits mathématiques sont ajoutés au modèle de base afin de refléter différentes stratégies de resilience et proposer un modèle de décision sous risque incluant l'attitude du décideur face aux événements extrêmes. Les nombreuses expérimentations effectuées, avec les données d'un cas réaliste, nous ont permis de tester les concepts proposés dans cette thèse et d'élaborer une méthode de réduction de complexité pour le modèle générique de design sans compromettre la qualité des solutions associées. Les résultats obtenus par ces expérimentations ont pu confirmer la supériorité des designs obtenus en appliquant la méthodologie proposée en termes d'efficacité et de robustesse par rapport à des solutions produites par des approches déterministes ou des modèles simplifiés proposés dans la littérature

Application de la méthode IPS au problème de localisation d'entrepôt sans capacité

Résumé Le problème de localisation d'entrepôts sans capacité (LESC) est un problème qui a été très étudié dans le domaine de la recherche opérationnelle depuis une cinquantaine d'années pour ses caractéristiques et ses applications dans le monde industriel. Il consiste à installer un certain nombre d'entrepôts sur un ensemble de sites et à affecter un et un seul entrepôt à chaque client d'un ensemble de clients. Sur chaque site, il coûte un certain montant pour y installer un entrepôt et pour chaque client, il coûte un autre montant pour l'affecter à un site sur lequel un entrepôt est installé. L'objectif est de minimiser le coût total. Ce problème NP-difficile est très compliqué à résoudre de manière exacte surtout pour des instances de grande taille. Nous proposons dans ce mémoire une méthode permettant de le résoudre à l'optimalité. La méthode proposée est basée sur la combinaison d'une métaheuristique de type recherche tabou et d'un algorithme de résolution de programmes linéaires nommé IPS (Improved Primal Simplex) qui implémente une version améliorée du très connu algorithme du simplexe primal. Le tout fonctionne en faisant créer par la métaheuristique une solution proche de la solution optimale. Celle-ci sert de point de départ pour l'algorithme IPS qui termine la résolution jusqu'à l'optimalité. Cet algorithme IPS corrige une faiblesse de l'algorithme du simplexe primal en profitant de la dégénérescence quand celle-ci apparaît lors de la résolution d'un problème. Le problème LESC fait partie des problèmes à dégénérescence forte. Dans ce mémoire, nous développons d'abord une métaheuristique de recherche tabou qui produit des résultats qui sont, dans certains cas, supérieurs à ceux obtenus dans la littérature. Par la suite, nous montrons que la méthode proposée est plus efficace pour résoudre la relaxation linéaire du problème LESC que le traditionnel algorithme du simplexe primal sur les instances dont la matrice des coûts d'affectation a une densité comprise entre 0,1 et 0,6. Nous montrons également que cette efficacité augmente avec la taille des instances. Nos résultats mettent en évidence des temps de calcul réduits d'un facteur pouvant aller jusqu'à 3,5 pour certaines relaxations linéaires par rapport à l'algorithme du simplexe primal. Enfin, pour la résolution en nombres entiers, nous testons l'intégration de cette méthode dans un algorithme d'évaluation et séparation utilisant deux stratégies différentes : la stratégie profondeur d'abord et la stratégie meilleur d'abord. Nos tests sur cette intégration dans l'algorithme d'évaluation et séparation font ressortir des faiblesses sur l'implémentation, ce qui empêche la méthode proposée de conserver sa supériorité sur un algorithme d'évaluation et séparation identique utilisant l'algorithme du simplexe primal. Nous terminons ce mémoire en donnant des pistes d'amélioration pour la méthode proposée, ainsi que pour son application à la résolution du problème LESC.----------Abstract In the last five decades, the uncapacitated facility location problem (UFLP) has been widely studied in operations research because of its features and its many applications in industrial contexts. Given a set of customers to service and a set of potential sites on which a warehouse can be built, the UFLP consists of selecting on which sites to install a warehouse and assigning one and only one warehouse to each customer. A fixed cost for building a warehouse is associated with each site and customer/warehouse assignment costs are also considered. The aim of the problem is to minimize the total cost. This NP-hard problem is very hard to solve to optimality, especially when the instance size is large. In this master's thesis, we propose a method to solve it to optimality. The proposed method is based on a combination of a tabu search heuristic and a linear programming solution algorithm called Improved Primal Simplex (IPS). It starts by computing a solution close to optimality using tabu search. This solution is then used to initialize IPS that solves the problem to optimality. The IPS algorithm overcomes a weakness of the simplex primal algorithm by taking advantage of degeneracy when it appears during the solution process. Typically, the UFLP yields high degeneracy. In this thesis, we first develop an efficient tabu search method that produces better results in some cases than the algorithms from the literature. Second, we show that the proposed method solves the linear relaxation of UFLP more efficiently than the classic primal simplex algorithm for instances where the assignment cost matrix has a density between 0.1 and 0.6. This efficiency increases with the instance size. We report a reduction of the computational time of up to a factor of 3.5 when the IPS algorithm is compared with the primal simplex algorithm. Then, for the integer solution process, we test an integration of the IPS method into a branch-and-bound algorithm using two search strategies: depth-first and best-first. Our tests highlight a weakness of this approach that forbids our method to keep its superiority over the same branch-and-bound algorithm based on the primal simplex algorithm. We conclude this thesis by briefly discussing future research directions for the proposed method and also for its application to solve the UFLP

Resolution Search et problèmes d'optimisation discrète

Les problèmes d optimisation discrète sont pour beaucoup difficiles à résoudre, depar leur nature combinatoire. Citons par exemple les problèmes de programmationlinéaire en nombres entiers. Une approche couramment employée pour les résoudreexactement est l approche de Séparation et Évaluation Progressive. Une approchedifférente appelée Resolution Search a été proposée par Chvátal en 1997 pourrésoudre exactement des problèmes d optimisation à variables 0-1, mais elle restemal connue et n a été que peu appliquée depuis.Cette thèse tente de remédier à cela, avec un succès partiel. Une première contributionconsiste en la généralisation de Resolution Search à tout problème d optimisationdiscrète, tout en introduisant de nouveaux concepts et définitions. Ensuite,afin de confirmer l intérêt de cette approche, nous avons essayé de l appliquer enpratique pour résoudre efficacement des problèmes bien connus. Bien que notrerecherche n ait pas abouti sur ce point, elle nous a amené à de nouvelles méthodespour résoudre exactement les problèmes d affectation généralisée et de localisationsimple. Après avoir présenté ces méthodes, la thèse conclut avec un bilan et desperspectives sur l application pratique de Resolution Search.The combinatorial nature of discrete optimization problems often makes them difficultto solve. Consider for instance integer linear programming problems, which arecommonly solved using a Branch-and-Bound approach. An alternative approach,Resolution Search, was proposed by Chvátal in 1997 for solving 0-1 optimizationproblems, but remains little known to this day and as such has seen few practicalapplications.This thesis attempts to remedy this state of affairs, with partial success. Itsfirst contribution consists in the generalization of Resolution Search to any discreteoptimization problem, while introducing new definitions and concepts. Next, wetried to validate this approach by attempting to solve well-known problems efficientlywith it. Although our research did not succeed in this respect, it lead usto new methods for solving the generalized assignment and uncapacitated facilitylocation problems. After presenting these methods, this thesis concludes with asummary of our attempts at practical application of Resolution Search, along withfurther perspectives on this matter.AVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF