Enrutamiento de almacenes cruzados considerando ventanas de tiempo y precios de ruta (estudio de caso: transporte de contenedores del puerto de Chabahar)

In this study, we develop a model for routing cross-docking centers considering time windows and pricing routs. In this model picking and delivery in several times is permitted and each knot can be serviced by more than one vehicle. Every truck can transport one or more product, in other words, we consider compatibility between product and vehicle. This model includes two goals: reducing the total cost and reducing the cost of carrying goods (freight fare). The total cost includes the cost required to traverse between the points, the cost of traversing the routes between the central cross-docking center and the first points after moving, and the cost to traverse the routes between the last points in each route and the depots that must be minimized. In general, the purpose of the model is to obtain the number of cross-docking center, the number of vehicles and the best route in the distribution network. We present a nonlinear programming model for this problem. We have solved the proposed model by GAMS. As the dimensions of the problem increase, the implementation time of the program increases progressively. So, in order to solve the model in medium and large scales, we proposed a genetic meta-heuristic algorithm. The results of examining different issues by the meta-heuristic approach show the very high efficiency of the developed algorithms in terms of the solution time and the answer of the problem.En esta investigación, se presenta un modelo para el enrutamiento entre almacenes con ventanas de tiempo y precios de ruta. En este modelo, se permite la recogida y entrega en varias ocasiones y cada nodo puede recibir servicio con más de un vehículo. Cada camión puede transportar uno o más tipos de mercancías, es decir, se considera la compatibilidad entre la mercancía y el vehículo. En este modelo, hay dos objetivos, que incluyen reducir el costo total y reducir el precio de envío de mercancías (flete). El costo total incluye el costo de recorrer los senderos entre los puntos, el costo de recorrer los senderos entre el almacén de la intersección central y los primeros puntos después de la salida, y el costo de recorrer los senderos entre los últimos puntos de cada sendero y los almacenes que deben minimizarse. En general, el propósito del modelo es obtener el número de almacenes, el número de vehículos y la mejor ruta en la red de distribución. Y presentamos un modelo de programación no lineal para este problema. Hemos resuelto el modelo propuesto con GAMS. A medida que aumenta el tamaño del problema, el tiempo de ejecución del programa aumenta considerablemente. Por tanto, para resolver el modelo en medianas y grandes dimensiones, presentamos el algoritmo genético metaheurístico. Los resultados de examinar varios problemas con metaheurísticas muestran la altísima eficiencia de los algoritmos propuestos en términos de tiempo de resolución de problemas

Enrutamiento de almacenes cruzados considerando ventanas de tiempo y precios de ruta (estudio de caso: transporte de contenedores del puerto de Chabahar)

In this study, we develop a model for routing cross-docking centers considering time windows and pricing routs. In this model picking and delivery in several times is permitted and each knot can be serviced by more than one vehicle. Every truck can transport one or more product, in other words, we consider compatibility between product and vehicle. This model includes two goals: reducing the total cost and reducing the cost of carrying goods (freight fare). The total cost includes the cost required to traverse between the points, the cost of traversing the routes between the central cross-docking center and the first points after moving, and the cost to traverse the routes between the last points in each route and the depots that must be minimized. In general, the purpose of the model is to obtain the number of cross-docking center, the number of vehicles and the best route in the distribution network. We present a nonlinear programming model for this problem. We have solved the proposed model by GAMS. As the dimensions of the problem increase, the implementation time of the program increases progressively. So, in order to solve the model in medium and large scales, we proposed a genetic meta-heuristic algorithm. The results of examining different issues by the meta-heuristic approach show the very high efficiency of the developed algorithms in terms of the solution time and the answer of the problem.En esta investigación, se presenta un modelo para el enrutamiento entre almacenes con ventanas de tiempo y precios de ruta. En este modelo, se permite la recogida y entrega en varias ocasiones y cada nodo puede recibir servicio con más de un vehículo. Cada camión puede transportar uno o más tipos de mercancías, es decir, se considera la compatibilidad entre la mercancía y el vehículo. En este modelo, hay dos objetivos, que incluyen reducir el costo total y reducir el precio de envío de mercancías (flete). El costo total incluye el costo de recorrer los senderos entre los puntos, el costo de recorrer los senderos entre el almacén de la intersección central y los primeros puntos después de la salida, y el costo de recorrer los senderos entre los últimos puntos de cada sendero y los almacenes que deben minimizarse. En general, el propósito del modelo es obtener el número de almacenes, el número de vehículos y la mejor ruta en la red de distribución. Y presentamos un modelo de programación no lineal para este problema. Hemos resuelto el modelo propuesto con GAMS. A medida que aumenta el tamaño del problema, el tiempo de ejecución del programa aumenta considerablemente. Por tanto, para resolver el modelo en medianas y grandes dimensiones, presentamos el algoritmo genético metaheurístico. Los resultados de examinar varios problemas con metaheurísticas muestran la altísima eficiencia de los algoritmos propuestos en términos de tiempo de resolución de problemas

Robust optimization of train scheduling with consideration of response actions to primary and secondary risks

Nowadays, with the rapid development of rail transportation systems, passenger demand and the possibility of the risks occurring in this industry have increased. These conditions cause uncertainty in passenger demand and the development of adverse impacts as a result of risks, which put the assurance of precise planning in jeopardy. To deal with uncertainty and lessen negative impacts, robust optimization of the train scheduling problem in the presence of risks is crucial. A two-stage mixed integer programming model is suggested in this study. In the first stage, the objective of the nominal train scheduling problem is to minimize the total travel time function and optimally determine the decision variables of the train timetables and the number of train stops. A robust optimization model is developed in the second stage with the aim of minimizing unsatisfied demand and reducing passenger dissatisfaction. Additionally, programming is carried out and the set of optimal risk response actions is identified in the proposed approach for the presence of primary and secondary risks in the train scheduling problem. A real-world example is provided to demonstrate the model's effectiveness and to compare the developed models. The results demonstrate that secondary risk plays a significant role in the process of optimal response actions selection. Furthermore, in the face of uncertainty, robust solutions can significantly and effectively minimize unsatisfied demand by a slightly rise in the travel time and the number of stops obtained from the nominal problem

Enrutamiento de almacenes cruzados considerando ventanas de tiempo y precios de ruta (estudio de caso: transporte de contenedores del puerto de Chabahar)

In this study, we develop a model for routing cross-docking centers considering time windows and pricing routs. In this model picking and delivery in several times is permitted and each knot can be serviced by more than one vehicle. Every truck can transport one or more product, in other words, we consider compatibility between product and vehicle. This model includes two goals: reducing the total cost and reducing the cost of carrying goods (freight fare). The total cost includes the cost required to traverse between the points, the cost of traversing the routes between the central cross-docking center and the first points after moving, and the cost to traverse the routes between the last points in each route and the depots that must be minimized. In general, the purpose of the model is to obtain the number of cross-docking center, the number of vehicles and the best route in the distribution network. We present a nonlinear programming model for this problem. We have solved the proposed model by GAMS. As the dimensions of the problem increase, the implementation time of the program increases progressively. So, in order to solve the model in medium and large scales, we proposed a genetic meta-heuristic algorithm. The results of examining different issues by the meta-heuristic approach show the very high efficiency of the developed algorithms in terms of the solution time and the answer of the problem.En esta investigación, se presenta un modelo para el enrutamiento entre almacenes con ventanas de tiempo y precios de ruta. En este modelo, se permite la recogida y entrega en varias ocasiones y cada nodo puede recibir servicio con más de un vehículo. Cada camión puede transportar uno o más tipos de mercancías, es decir, se considera la compatibilidad entre la mercancía y el vehículo. En este modelo, hay dos objetivos, que incluyen reducir el costo total y reducir el precio de envío de mercancías (flete). El costo total incluye el costo de recorrer los senderos entre los puntos, el costo de recorrer los senderos entre el almacén de la intersección central y los primeros puntos después de la salida, y el costo de recorrer los senderos entre los últimos puntos de cada sendero y los almacenes que deben minimizarse. En general, el propósito del modelo es obtener el número de almacenes, el número de vehículos y la mejor ruta en la red de distribución. Y presentamos un modelo de programación no lineal para este problema. Hemos resuelto el modelo propuesto con GAMS. A medida que aumenta el tamaño del problema, el tiempo de ejecución del programa aumenta considerablemente. Por tanto, para resolver el modelo en medianas y grandes dimensiones, presentamos el algoritmo genético metaheurístico. Los resultados de examinar varios problemas con metaheurísticas muestran la altísima eficiencia de los algoritmos propuestos en términos de tiempo de resolución de problemas