O problema do mercador viajante

O propósito deste trabalho é de dar a conhecer o Problema do Mercador Viajante (Travelling Purchaser Problem – TPP), apresentado-o e resolvendo-o. O TPP tem uma lista de mercados e uma lista de produtos. As distâncias entre mercados são dadas, assim como os preços de cada produto em cada mercado. Pretende-se encontrar um trajeto onde seja possível adquirir todos os produtos, sendo esse trajeto um conjunto ordenado de mercados. O objetivo é encontrar o trajeto mais curto e ao mesmo tempo mais barato, por outras palavras, onde os produtos se adquirem aos seus menores preços. Existem duas grandes dificuldades. A primeira é o facto de o TPP se tratar de um problema pertencente a NP-Hard. A segunda dificuldade reside no facto de se pretender minimizar dois objetivos: a distância e o preço. Esses objetivos entram em conflito um com o outro. Em vez de se procurar uma solução ótima, deve procurar-se uma fronteira de eficiência ótima. Esse tipo de problemas é designado por bi-objetivo, pois ao melhorar-se um objetivo, quase sempre se piora o outro. Sendo assim, mantémse um conjunto de soluções ótimas, onde existem algumas com boas distâncias e outras com bons preços, e apresenta-se esse conjunto como uma fronteira não dominada de soluções. É usado um algoritmo branch and bound para encontrar as fronteiras de soluções ótimas. Aplicam-se alguns cortes básicos no espaço de resultados durante a execução do algoritmo exato para evitar percorrer soluções desnecessárias. É ainda criada uma base de dados de soluções obtidas a partir do algoritmo exato truncado e de um algoritmo de escalada do monte.The purpose of this work is to present and solve the Travelling Purchaser Problem. The TPP has a list of markets and a list of products. The distances between markets are given, and the prices of each product in each market as well. The aim is to find a path where it is possible to buy all the products, and that path being a set of ordered markets. The goal is to find the shortest path and, at the same time, the cheapest one, where the products can be bought at their minimum price among all the markets. There are two major issues. The first one is the fact that the TPP is an NP-Hard problem. The second issue lies in the fact that both objectives should be minimized: the distance and the price. These objectives are in conflict with each other. Instead of searching for an optimal solution, we must search for an optimal efficient front. This kind of problems are referred as bi-objective, because improving one objective, almost always lowers the other. So, we keep a set of optimal solutions, where there are some with good distances and others with good prices, and we present this set as a non dominated front. We use a branch and bound algorithm in order to find the non dominated fronts of optimal solutions. We apply some basic cuts in the search space during the exact algorithm, in order to avoid visiting unnecessary solutions. We create a database of solutions obtained by the truncated exact algorithm and a Hill Climbing algorithm

Ruteo de vehículos y programación de cargas en la distribución urbana de mercaderías con introducción de preferencias parciales en el proceso de toma de decisiones

Este libro se enmarca en el campo de las Operaciones, un área de las Ciencias de la Administración. El objetivo es el desarrollo y la validación de herramientas tecnológicas para la toma de decisiones en la rama logística de la gestión de la cadena de suministro de la industria alimentaria. Más específicamente, presentamos un novedoso procedimiento inteligente híbrido que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a optimizar en un entorno multi-objetivo. Examinamos los modelos habituales de la distribución física de los bienes, clasificándolos según sus principales características. También presentamos los algoritmos evolutivos multi-objetivo que generalmente brindan las soluciones a esos modelos. Nuestro enfoque es introducir una nueva variante multi-objetivo del problema de distribución de bienes en un área urbana. Para modelar la red de centros de distribución, al servicio de los puntos de venta finales de productos, agregamos franjas horarias y otros requisitos. Consideramos la dependencia temporal de los programas óptimos de distribución, a diferencia del caso de los sistemas logísticos de media y larga distancia, para los cuales la distancia es el criterio clave. También agregamos el objetivo de equilibrar cargas entre las diferentes unidades operativas. Una hibridación del algoritmo evolutivo multi-objetivo NSGA-II es nuestra elección de herramienta computacional, junto con el concepto de g-dominación para preferencias parciales, que proporciona la guía informativa en el espacio de búsqueda. Las fa-ses de validación y prueba de este algoritmo utilizan datos del mundo real, comparando sus resultados con los resultados de otros procedimientos evolutivos multi-objetivo utilizados para la solución de problemas complejos de distribución. La información fue proporcionada por un operador logístico, especializado en el transporte y la distribución de cargas fraccionarias. En todos los casos examina-dos, nuestro algoritmo se desempeñó mejor que los habituales.This book is framed in the field of Operations, an area of Management Science. The goal is the development and validation of technological tools for decisionmaking in the logistic branch of supply chain management of the food industry. More specifically, we present a novel hybrid intelligent procedure aiding decisionmakers optimizing in a multi-objective environment. We examine the usual models of the physical distribution of goods, classifying them according to their main features. We also present the multi-objective evolutionary algorithms that usually yield the solutions to those models. Our approach is to introduce a new multiobjective variant of the distribution problem of goods in an urban area. To model the network of distribution centers, serving the final outlets of goods, we add time frames and other requirements. We consider the time dependence of the optimal programs of distribution, unlike the case of medium and long-distance logistical systems, for which the distance is the key criterion. We also add the objective of balancing loads among the different operating units. A hybridation of the multiobjective evolutionary algorithm NSGA-II is our choice of computational tool, jointly with the concept of g-dominance for partial preferences, which provides the informational guide in the search space. The validation and testing phases of this algorithm uses real-world data, comparing its outcomes to the results of other evolutionary multi-objective procedures used for the solution of complex problems of distribution. The information was provided by a logistic operator, specialized in transporting and distributing fractional loads. In all the cases examined, our algorithm performed better than the usual ones.Fil: Miguel, Fabio Maximiliano. Universidad Nacional de Río Negro; ArgentinaFil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; ArgentinaFil: Méndez Babey, Máximo. Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería; Españ

Diseño de un sistema de recogida de residuos urbanos : enfoque multiobjetivo y uso de metaheurísticos

En este trabajo se desarrolla un método para resolver el problema de diseño de rutas, a lo largo de un horizonte de planificación predeterminado, para la recogida de la fracción orgánica residuos urbanos en un entorno rural. El objetivo en este problema es doble: minimizar el coste de las operaciones de rutas y mejorar el nivel de calidad, por lo que se adapta a un problema biobjetivo. Para resolver el problema se diseña un método ad hoc basado en estrategias heurísticas. Éste, sigue las ideas de la estrategia MOAMP, diseñada para problemas multi-objetivo. A continuación, y desde el punto de vista metodológico, se desarrollan estrategias de aceleración para algunos de los procedimientos del método propuesto. Por último, se compara, tanto en instancias reales como ficticias, con una adaptación a este problema, de una variante de un algoritmo genético, conocida como NSGA I