An iterated greedy heuristic for a market segmentation problem with multiple attributes

[EN] A real-world customer segmentation problem from a beverage distribution firm is addressed. The firm wants to partition a set of customers, who share geographical and marketing attributes, into segments according to certain requirements: (a) customers allocated to the same segment must have very similar attributes: type of contract, type of store and the average difference of purchase volume; and (b) compact segments are desired. The main reason for creating a partition with these features is because the firm wants to try different product marketing strategies. In this paper, a detailed attribute formulation and an iterated greedy heuristic that iteratively destroys and reconstructs a given partition are proposed. The initial partition is obtained by using a modified k-means algorithm that involves a GRASP philosophy to get the initial configuration of centers. The heuristic includes an improvement method that employs two local search procedures. Computational results and statistical analyses show the effectiveness of the proposed approach and its individual components. The proposed metaheuristic is also observed very competitive, faster, and more robust when compared to existing methods. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.This research has been supported by the Mexican National Council for Science and Technology (CONACYT) through grants CB2005-01-48499Y and CB2011-01-166397, and a scholarship for graduate studies, and by the Universidad Autonoma de Nuevo Leon through its Scientific and Technological Research Support Program (PAICYT), grants CA1478-07, CE012-09, IT511-10, and CE331-15. Ruben Ruiz is partially supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, under the project "SCHEYARD - Optimization of Scheduling Problems in Container Yards" (No. DPI2015-65895-R) financed by FEDER funds. We would like to thank Rafael Frinhani, Richard Fuchshuber, and their corresponding research teams for providing us the source code of their algorithms to carry out the corresponding tests. Furthermore, we are grateful to the editor and the four anonymous reviewers for their careful reading of our manuscript and their constructive comments and suggestions which helped us improve its quality.Huerta-Muñoz, D.; Ríos-Mercado, RZ.; Ruiz García, R. (2017). An iterated greedy heuristic for a market segmentation problem with multiple attributes. European Journal of Operational Research. 261(1):75-87. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.02.013S7587261

Embotelladoras ARCA Uses Operations Research to Improve Territory Design Plans

Embotelladoras ARCA was formed in 2001 by integrating three of the oldest bottlers in Mexico and became the second largest bottler of Coca-Cola products in Latin America. The company distributes its products in the northern region of Mexico and, since 2008, in the north of Argentina and Ecuador. The company have soft-drink sales of more than 1.2 billion unit cases and ranks as the third-largest Coca-Cola bottler in the world. The large size of the market and the relevance of a number of problems faced by the company motivate the use and application of operations research models and techniques One of the most relevant problems the company faces is that of how to segment or partition their customers into clusters or territories to accomodate for a better handling of marketing and distribution decisions. This territory design is not entirely arbitrary since it must satisfy several planning requirements such as territory compactness, territory connectivity, territory balancing, and similarity with existing design. Before 2009, these units were defined by “experience” without quantitative tools giving more weight to the territory compactness criterion. This led to a number of undesirable issues such as highly unbalanced territories, that is, the plans ended up with a large disparity in size with respect to both number of customers and total product sales. This imbalance had a negative effect among company workers since each territory (customer order capturing by sales associates, product routing by truck drivers, and so on) is handled by a different team. In this paper, we apply operations research methods to determine better configurations of the territorial units to ensure that each formed territory is relatively similar in size with respect to both number of customers and total product sales while ensuring some other important planning requirements and maximizing territory compactness. The usage of this methodology has resulted in many important benefits for the company, in particular, it has had a significant improvement with respect to the territory imbalances improving from 30 to 5 %. We highlight some other side benefits resulting from this approach. The company has adopted this proposed tool to make their territory design decisions

A Supply Chain Problem with Facility Location and Bi-objective Transportation Choices

Abstract A supply chain design problem based on a two-echelon single-product system is addressed. The product is distributed from plants to distribution centers and then to customers. There are several transportation channels available for each pair of facilities between echelons. These transportation channels introduce a cost-time tradeoff in the problem that allows us to formulate it as a bi-objective mixed-integer program. The decisions to be taken are the location of the distribution centers, the selection of the transportation channels and the flow between facilities. Three variations of the classic ε-constraint method for generating optimal Pareto fronts are studied in this paper. The procedures are tested over six different classes of instance sets. The three sets of smallest size were solved completely obtaining their efficient solution set. It was observed that one of three proposed algorithms consistently outperformed the other two in terms of their execution time. Additionally, four schemes for obtaining lower bound sets are studied. These schemes are based on linear programming relaxations of the model. The contribution of this work is the introduction of this model for this new bi-objective optimization problem, and a computational study of implementations of both the ε-constrained methods for obtaining optimal efficient fronts, and the lower bounding schemes

Mejorando la planificación de sistemas territoriales con optimización metaheurística

Este artículo tiene por objetivo ilustrar cómo la ciencia puede impactar positivamente en procesos de decisiones de carácter industrial. El problema consiste en encontrar una partición del conjunto total de unidades geográficas (bloques) que minimice una única función de dispersión territorial. Esta medida de desempeño es equivalente a maximizar la compacidad de los territorios, es decir, obtener diseños donde ls unidades geográficas estén lo más cercanas entre sí. La solución debe satisfacer además otros requerimientos como equilibrar las distintas medidas de actividad entre los distintos territorios, así como contigüidad de territorios. Como resultado se tiene un modelo mono-objetivo de optimización combinatoria. Método: Para tal efecto, se presenta un método metaheurístico de solución, denominado GRASP, para la resolución de un problema de diseño de territorios comerciales, motivado por una aplicación real de una compañía de distribución de bebidas embotelladas. El método integra componentes de construcción de soluciones y de búsqueda local o mejora de las mismas que intentan explotar inteligentemente la estructura matemática del problema. Resultados: El algoritmo se ha evaluado en varios conjuntos de instancias generados aleatoriamente a partir de datos reales proporcionados por el socio industrial. Los resultados obtenidos indican la eficacia del método propuesto dado que, en tiempos de cómputo relativamente rápidos, pudieron obtenerse soluciones de calidad muy superior a la de las obtenidas por la empresa, tanto respecto a la medida de compacidad, como respecto a la satisfacción de todas las restricciones. Previo a abordar el trabajo, la empresa no podía encontrar solcuiones que satisfacieran grados de balence, por ejemplo, inferiores al 20%. EL método propuesto encuentra siempre soluciones factibles con desbalances menores al 5%. Conclusión: Se ha ilustrado cómo los problemas de toma de decisiones industriales pueden ser apoyados mediante modelos y técnicas de Investigación de Operaciones, resultando en planes territoriales de mejor calidad

Un método de reducción eficiente para problemas de optimización de redes de transporte de gas natural

Introducción: En este trabajo se estudia el problema de minimizar el consumo de combustible incurrido por las estaciones compresoras en un sistema de redes de transporte de gas natural en estado estable, el cual es uno de los problemas de mayor relevancia e importancia en la industria energética por la enorme cantidad de gas que se mueve por un sistema de distribución cada año. En el mundo real, este tipo de instancias son muy grandes, en términos del número de variables de decisión y del número de restricciones tecnológicas, y muy complejas debido a la presencia de no linealidad y no convexidad en el conjunto de soluciones factibles y en la función objetivo. Método: La contribución científica del presente trabajo consiste en presentar un estudio de las propiedades particulares de redes de gasoductos y explotarlas efectivamente para desarrollar una técnica que puede utilizarse para reducir significativamente la dimensión del problema sin alterar la estructura matemática del mismo. Resultados: Se presentan ejemplos de configuraciones de redes de diversos tamaños y como el método propuestoa ayuda a simplificarlas significativamente logrando reducciones relativas del 81 al 97%. Conclusión: El impacto inmediato del trabajo propuesto es que un problema de menor dimensión puede ser solucionado en mucho menor tiempo que el problema en su tamaño original, lo cual se traduce en un ahorro económico de recursos como lo es el tiempo de cómputo

Un método de reducción eficiente para problemas de optimización de redes de transporte de gas natural

Introduction: The problem of minimizing the fuel consumption incurred by compressor stations in steady-state natural gas transmission networks, which is one of the most relevant problems in the field, is addressed. In the real world, these type of instances are very large, in terms of the number of decision variables and the number of constraints, and very complex due to the presence of non-linearity and non-convexity in both the set of feasible solutions and the objective function. Method: The contribution of this work is to present a study of the properties of gas pipeline networks, and exploit them to develop a technique that can be used lo reduce significantly problem dimension, without disrupting problem structure. Results: Typical network configurations of different sizes are presented. The application of the proposed method considerably simplifies each instance by achieving relative reductions from 81 to 97%. Conclusion: The immediate impact is that a relatively large problem can be simplified by this technique and then be solved with considerable smaller computational effort.Introducción: En este trabajo se estudia el problema de minimizar el consumo de combustible incurrido por las estaciones compresoras en un sistema de redes de transporte de gas natural en estado estable, el cual es uno de los problemas de mayor relevancia e importancia en la industria energética por la enorme cantidad de gas que se mueve por un sistema de distribución cada año. En el mundo real, este tipo de instancias son muy grandes, en términos del número de variables de decisión y del número de restricciones tecnológicas, y muy complejas debido a la presencia de no linealidad y no convexidad en el conjunto de soluciones factibles y en la función objetivo. Método: La contribución científica del presente trabajo consiste en presentar un estudio de las propiedades particulares de redes de gasoductos y explotarlas efectivamente para desarrollar una técnica que puede utilizarse para reducir significativamente la dimensión del problema sin alterar la estructura matemática del mismo. Resultados: Se presentan ejemplos de configuraciones de redes de diversos tamaños y como el método propuestoa ayuda a simplificarlas significativamente logrando reducciones relativas del 81 al 97%. Conclusión: El impacto inmediato del trabajo propuesto es que un problema de menor dimensión puede ser solucionado en mucho menor tiempo que el problema en su tamaño original, lo cual se traduce en un ahorro económico de recursos como lo es el tiempo de cómputo

Estudio computacional sobre un problema de división de territorios comerciales

Se presenta un estudio computacional sobre un problema de diseño territorial proveniente de una refresquera en Monterrey, México, donde se desea asignar manzanas geográficas a un determinado número de territorios, de tal forma que los territorios estén balanceados con respecto a la demanda del producto y número de clientes, y que además sean compactos. Se presenta un modelo matemático para representar el problema, el cual es resuelto mediante el Método de Ramificación y Acotamiento, y se analiza la sensibilidad del modelo a variaciones de diversos párametros. De este experimento se ilustra que a mayor número de territorios, mejor compacidad. Por otro lado, entre menor es la tolerancia se va empeorando la compacidad del modelo. Por tanto, la tolerancia relativa contrapone la calidad de la solución y el tiempo de ejecución. El objetivo es ilustrar el comportamiento del problema y facilitar la toma de decisiones de la empresa. ABSTRACT A computational study for a commercial territory design problem, motivated by a real-world application in a beverage distribution fi rm in Monterrey, Mexico, is presented. The fi rm decision-making process consists of allocating city blocks to a given number of territories subject to several planning criteria such as territory balancing with respect to both product demand and number of customers, and territory compactness. A mathematical model is presented, which is solved by the branch-and-bound method, and its sensitivity with respect to some parameters is examined. This experiment shows that a larger number of territories exhibit better compactness. On the other hand, as the balancing tolerance gets lower, territory compactness gets worse. Thus, a tighter relative tolerance implies degradation in compactness and execution time. The aim is to illustrate the behavior of the problem and facilitate the fi rm´s decision making

La optimización binivel: estudio de un caso en la industria de gas natural

En este artículo, introducimos al lector en el campo de la optimización binivel. Ilustramos esta área de la toma de decisiones con un problema de minización de transición monetaria entre un contratista del gas natural y un dueño de un gasoducto, el cual se modela como un problema de programación lineal binivel mixto

Aproximando la función de consumo de combustible en compresores de gas natural

En una red de transporte de gas natural, una estación compresora tiene el papel primordial de incrementar la presión del gas para mantenerlo fluyendo en el sistem