Adhesive system choice in composite resin restorations by dentists in Spain

No procedeUniversidad Europea de MadridGrado en OdontologíaPresencia

Enhanced Hub Location Routing with Branch-and-Cut Methods and Simplified Mathematical Models

This article presents an advanced approach to the hub location routing problem, focusing on the optimal placement of hub nodes and the allocation of spoke nodes. We introduce a novel branch-and-cut method combined with a new simplified mathematical model incorporating valid inequalities. This hybrid approach aims to enhance solution quality and computational efficiency. Our proposed method integrates a learning mechanism to guide local searches, leveraging dual information from Lagrangian relaxation. Computational experiments validate the effectiveness of the proposed method

An Assessment of the University Usage of Social Media Platforms: Case from Lebanon—Analytics—Part 2

This paper, the second part of two, aims to provide results and findings to support the main objective of the research, i.e., to assess how a selection of Lebanese Universities utilizes social media platforms to attract potential student candidates. Social Media in the last decade has become a significant recruitment media adopted by universities around the globe, including Lebanon, to attract and effectively recruit millennial high school graduates who are digitally proficient and smart. Six universities were involved, so capturing recorded activity is essential to assess such efforts and pinpoint gaps that must be addressed to justify student recruitment investments by universities. This study is based on a mixed approach though with a concentration on the quantitative, deductive, and descriptive approaches capitalizing on collected data from the different university social media platforms and performing the required analysis to help categorize selected universities in their efforts, successes, and gaps. This paper shows the numerical, graphical, and discussion analyses of the results. Results confirm there is a lack of motivation schemes to attract potential candidates and encourage them to interact with such platforms. Moreover, universities lack specialized digital marketing staff to produce the appropriate content and design marketing strategies that are attractive, interactive, and with high response rates to inquiries

Hyperheuristics in Logistics

Le succès dans l'utilisation de méthodes exactes d’optimisation combinatoire pour des problèmes de grande taille est encore limité à certains problèmes ou à des classes spécifiques d'instances de problèmes. Une approche alternative consiste soit à utiliser des métaheuristiques ou des matheuristiques qui reposent en partie sur des méthodes exactes. Dans le contexte de l'optimisation combinatoire, nous nous intéressons des heuristiques permettant de choisir les heuristiques appliquées au problème traité. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'optimisation à l’aide d’hyperheuristiques pour des problèmes logistiques. Nous proposons un cadre hyperheuristique qui effectue une recherche dans l'espace des algorithmes heuristiques et apprend comment changer l'heuristique courante systématiquement tout au long du processus de telle sorte qu'une bonne séquence d'heuristiques permet d’obtenir des solutions de haute qualité. Nous étudions plus particulièrement deux problèmes en logistique pour lesquels nous proposons des HHs: un problème de planification d’interventions sur des puits de forage et un problème conjoint de localisation de hubs et de routage. Ensuite, nous comparons les performances de plusieurs HH décrites dans la littérature pour le second problème abordé reposant sur différentes méthodes de sélection heuristique telles que la sélection aléatoire, la fonction de choix, une approche de Q-Learning et un algorithme de colonie de fourmis. Les résultats numériques prouvent l'efficacité de HHs pour les deux problèmes traités, et la pertinence d'inclure l'information venant d’une relaxation de Lagrangienne pour le deuxième problème.Success in using exact methods for large scale combinatorial optimization is still limited to certain problems or to specific classes of instances of problems. The alternative way is either using metaheuristics or matheuristics that rely on exact methods in some ways. In the context of combinatorial optimization, we are interested in heuristics to choose heuristics invoked to solve the addressed problem. In this thesis, we focus on hyperheuristic optimization in logistic problems. We focus on proposing a hyperheuristic framework that carries out a search in the space of heuristic algorithms and learns how to change the incumbent heuristic in a systematic way along the process in such a way that a good sequence of heuristics produces high quality solutions. We propose HHs for two problems in logistics: the workover rig scheduling problem and the hub location routing problem. Then, we compare the performances of several HHs described in the literature for the latter problem, which embed different heuristic selection methods such as a random selection, a choice function, a Q-Learning approach, and an ant colony based algorithm. The computational results prove the efficiency of HHs for the two problems in hand, and the relevance of including Lagrangian relaxation information for the second problem

Hyperheuristics in Logistics

Le succès dans l'utilisation de méthodes exactes d’optimisation combinatoire pour des problèmes de grande taille est encore limité à certains problèmes ou à des classes spécifiques d'instances de problèmes. Une approche alternative consiste soit à utiliser des métaheuristiques ou des matheuristiques qui reposent en partie sur des méthodes exactes. Dans le contexte de l'optimisation combinatoire, nous nous intéressons des heuristiques permettant de choisir les heuristiques appliquées au problème traité. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'optimisation à l’aide d’hyperheuristiques pour des problèmes logistiques. Nous proposons un cadre hyperheuristique qui effectue une recherche dans l'espace des algorithmes heuristiques et apprend comment changer l'heuristique courante systématiquement tout au long du processus de telle sorte qu'une bonne séquence d'heuristiques permet d’obtenir des solutions de haute qualité. Nous étudions plus particulièrement deux problèmes en logistique pour lesquels nous proposons des HHs: un problème de planification d’interventions sur des puits de forage et un problème conjoint de localisation de hubs et de routage. Ensuite, nous comparons les performances de plusieurs HH décrites dans la littérature pour le second problème abordé reposant sur différentes méthodes de sélection heuristique telles que la sélection aléatoire, la fonction de choix, une approche de Q-Learning et un algorithme de colonie de fourmis. Les résultats numériques prouvent l'efficacité de HHs pour les deux problèmes traités, et la pertinence d'inclure l'information venant d’une relaxation de Lagrangienne pour le deuxième problème.Success in using exact methods for large scale combinatorial optimization is still limited to certain problems or to specific classes of instances of problems. The alternative way is either using metaheuristics or matheuristics that rely on exact methods in some ways. In the context of combinatorial optimization, we are interested in heuristics to choose heuristics invoked to solve the addressed problem. In this thesis, we focus on hyperheuristic optimization in logistic problems. We focus on proposing a hyperheuristic framework that carries out a search in the space of heuristic algorithms and learns how to change the incumbent heuristic in a systematic way along the process in such a way that a good sequence of heuristics produces high quality solutions. We propose HHs for two problems in logistics: the workover rig scheduling problem and the hub location routing problem. Then, we compare the performances of several HHs described in the literature for the latter problem, which embed different heuristic selection methods such as a random selection, a choice function, a Q-Learning approach, and an ant colony based algorithm. The computational results prove the efficiency of HHs for the two problems in hand, and the relevance of including Lagrangian relaxation information for the second problem

Hyperheuristiques pour des problèmes d’optimisation en logistique

Success in using exact methods for large scale combinatorial optimization is still limited to certain problems or to specific classes of instances of problems. The alternative way is either using metaheuristics or matheuristics that rely on exact methods in some ways. In the context of combinatorial optimization, we are interested in heuristics to choose heuristics invoked to solve the addressed problem. In this thesis, we focus on hyperheuristic optimization in logistic problems. We focus on proposing a hyperheuristic framework that carries out a search in the space of heuristic algorithms and learns how to change the incumbent heuristic in a systematic way along the process in such a way that a good sequence of heuristics produces high quality solutions. We propose HHs for two problems in logistics: the workover rig scheduling problem and the hub location routing problem. Then, we compare the performances of several HHs described in the literature for the latter problem, which embed different heuristic selection methods such as a random selection, a choice function, a Q-Learning approach, and an ant colony based algorithm. The computational results prove the efficiency of HHs for the two problems in hand, and the relevance of including Lagrangian relaxation information for the second problem.Le succès dans l'utilisation de méthodes exactes d’optimisation combinatoire pour des problèmes de grande taille est encore limité à certains problèmes ou à des classes spécifiques d'instances de problèmes. Une approche alternative consiste soit à utiliser des métaheuristiques ou des matheuristiques qui reposent en partie sur des méthodes exactes. Dans le contexte de l'optimisation combinatoire, nous nous intéressons des heuristiques permettant de choisir les heuristiques appliquées au problème traité. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'optimisation à l’aide d’hyperheuristiques pour des problèmes logistiques. Nous proposons un cadre hyperheuristique qui effectue une recherche dans l'espace des algorithmes heuristiques et apprend comment changer l'heuristique courante systématiquement tout au long du processus de telle sorte qu'une bonne séquence d'heuristiques permet d’obtenir des solutions de haute qualité. Nous étudions plus particulièrement deux problèmes en logistique pour lesquels nous proposons des HHs: un problème de planification d’interventions sur des puits de forage et un problème conjoint de localisation de hubs et de routage. Ensuite, nous comparons les performances de plusieurs HH décrites dans la littérature pour le second problème abordé reposant sur différentes méthodes de sélection heuristique telles que la sélection aléatoire, la fonction de choix, une approche de Q-Learning et un algorithme de colonie de fourmis. Les résultats numériques prouvent l'efficacité de HHs pour les deux problèmes traités, et la pertinence d'inclure l'information venant d’une relaxation de Lagrangienne pour le deuxième problème

Integrating Metaheuristics and Machine Learning for Enhanced Vehicle Routing: A Comparative Study of Hyperheuristic and VAE-Based Approaches

This study addresses the optimization of the Vehicle Routing Problem (VRP) with prioritized customers by introducing and comparing two advanced solution approaches: a metaheuristic-based hyperheuristic framework and a Variational Autoencoder (VAE)-based hyperheuristic. The VRP with prioritized customers introduces additional complexity by requiring efficient routing while ensuring high-priority customers receive service within strict constraints. To tackle this challenge, the proposed metaheuristic-based hyperheuristic dynamically selects and adapts low-level heuristics using Simulated Annealing (SA) and Ant Colony Optimization (ACO), enhancing search efficiency and solution quality. In contrast, the VAE-based approach leverages deep learning to model historical routing patterns and autonomously generate new heuristics tailored to problem-specific characteristics. Through extensive computational experiments on benchmark VRP instances, our results reveal that both approaches significantly enhance routing efficiency, with the VAE-based method demonstrating superior generalization across varying problem structures. Specifically, the VAE-based approach reduces total travel costs by an average of 8% and improves customer priority satisfaction by 95% compared to traditional hyperheuristic methods. Moreover, a comparative analysis with recent state-of-the-art algorithms highlights the competitive performance of our approaches in balancing computational efficiency and solution quality. These findings underscore the potential of integrating metaheuristics with machine learning in complex routing problems and provide valuable insights for real-world logistics and transportation planning. Future research will explore the generalization of these methodologies to dynamic and large-scale routing scenarios