Adaptive Heuristic Methods for the Continuous p-Centre Location Problems

This research studies the p-centre problem in the continuous space. This problem is particularly useful in locating emergency facilities, such as fire-fighting stations, police stations and hospitals where it is aimed to minimise the worst-case response time. This problem can be divided into a single facility minmax location problem (1-centre) and multi-facility minmax location problem (p-centre). The solution of the 1-centre location problem can be found optimally in polynomial time by using the well known Elzinga-Hearn algorithm for both the weighted and the unweighted case. The objective of the p-centre problem is to locate p facilities (p>1) so as to minimise the radius of the largest circle. However, in this case, we cannot always guarantee optimality as the problem is known to be NP hard. The aim of the research is to develop and analyse powerful meta-heuristics including the hybridisation of exact methods and heuristics to solve this global optimisation problem. To our knowledge this is the first study that meta-heuristics are developed for this problem. In addition larger instances previously used in the literature are tested .This is achieved by designing an efficient variable neighbourhood search, adapting a powerful perturbation method and extending a newly developed reformulation local search. Large instances are used to evaluate our approaches with promising results

When centers can fail: a close second opportunity

This paper presents the p-next center problem, which aims to locate p out of n centers so as to minimize the maximum cost of allocating customers to backup centers. In this problem it is assumed that centers can fail and customers only realize that their closest (reference) center has failed upon arrival. When this happens, they move to their backup center, i.e., to the center that is closest to the reference center. Hence, minimizing the maximum travel distance from a customer to its backup center can be seen as an alternative approach to handle humanitarian logistics, that hedges customers against severe scenario deteriorations when a center fails. For this extension of the p-center problem we have developed several different integer programming formulations with their corresponding strengthenings based on valid inequalities and variable fixing. The suitability of these formulations for solving the p-next center problem using standard software is analyzed in a series of computational experiments. These experiments were carried out using instances taken from the previous discrete location literature.Peer ReviewedPostprint (author’s final draft

A Decision support system for shelter site selection with GIS intergration : case for Turkey

Ankara : The Department of Industrial Engineeringand the Graduate School of Engineering and Science of Bilkent University, 2012.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2012.Includes bibliographical refences.In this study, a methodology for locating shelter sites after a disaster is developed. Currently, in Turkey, Turkish Red Crescent is responsible for selecting the location of shelter areas. First, they identify the candidate shelter site locations. Then, they rank those locations by using a weighted average function composed of eleven criteria and whenever there is an emergency, they utilize the locations with the highest ranking until there is enough space to house the affected population. To improve Turkish Red Crescent’s methodology, a mathematical model that selects the best possible combination of shelter sites from a set of candidate locations, controls the utilization of those sites and assigns every district to its closest shelter site is developed. The mathematical model is implemented with a decision support system. The decision support system, which is developed in C#, is an ArcGIS extension that uses Gurobi optimization software. With the decision support system, the user is able to solve the problem, obtain an initial solution, edit the solution and view the solution on the map that is generated by ArcGIS. To test the model with a greater data set, a sample data based on the Asian side of Istanbul is used.Kılcı, FıratM.S

Future Internet Routing Design for Massive Failures and Attacks

Given the high complexity and increasing traffic load of the Internet, geo-correlated challenges caused by large-scale disasters or malicious attacks pose a significant threat to dependable network communications. To understand its characteristics, we propose a critical-region identification mechanism and incorporate its result into a new graph resilience metric, compensated Total Geographical Graph Diversity. Our metric is capable of characterizing and differentiating resiliency levels for different physical topologies. We further analyze the mechanisms attackers could exploit to maximize the damage and demonstrate the effectiveness of a network restoration plan. Based on the geodiversity in topologies, we present the path geodiverse problem and two heuristics to solve it more efficiently compared to the optimal algorithm. We propose the flow geodiverse problem and two optimization formulations to study the tradeoff among cost, end-to-end delay, and path skew with multipath forwarding. We further integrate the solution to above models into our cross-layer resilient protocol stack, ResTP–GeoDivRP. Our protocol stack is prototyped and implemented in the network simulator ns-3 and emulated in our KanREN testbed. By providing multiple GeoPaths, our protocol stack provides better path restoration performance than Multipath TCP

Postsecondary educational careers and social inequality: an analysis of social origin differences in educational career trajectories and their labor market outcomes in the US, Sweden and Germany

USA ; Schweden ; Deutschland ; Hochschule ; Bildungsabschluss ; Lebenslauf ; Karriere ; Soziale Ungleichhei

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste