Heuristics for railway infrastructure saturation

AbstractThis research concerns the problem of the evaluation of the railway infrastructure capacity. It is an important question when railway authorities have to choose between different infrastructure investment projects. We developped independently two heuristic approaches to solve the infrastructure saturation problem. The first is based on a constraint programming model which is solved using a greedy heuristic. The second approach identifies the saturation problem as a unicost set packing problem and its resolution is ensured by an adaption of GRASP metaheuristic. Currently, both resolution techniques are not in competition. The goal is to grasp the resolution ability of the heuristics and to analyse the kind of solutions produced. The Pierrefitte-Gonesse junction has been used as experimental support. A software environment allows to simulate several timetables involving TGV, Inter City and Freight trains

A weak product on partially ordered sets to define a compromise between multiobjective optimization problems

Multidisciplinary design optimization (MDO) deals with complex engineering problems which are decomposed into several subproblems called disciplines. The disciplines are often hierarchically organized. Moreover, each discipline may have many conflicting objectives to achieve at the same time. Thus, at each level of the hierarchy, trade-offs have to be found between multiobjective optimization problems. Multiobjective multidisciplinary methods designed to solve hierarchical multiobjective optimization problems such as EM-MOGA, MORDACE or COSMOS are searching for the whole Pareto set which corresponds to the multiobjective optimization problem that bring all the objectives of the problem together. But the solutions are just in a subset of the whole Pareto set. In this paper, we propose a definition of compromise between disciplines which are multiobjective optimization problems

Un algorithme de génération de colonnes pour le problème de capacité d'infrastructure ferroviaire

National audienceCe travail s'adresse au problème dit de capacité d'infrastructure dans le cas d'une gare ou d'une jonction ferroviaire. Il consiste à déterminer la quantité maximale de circulation pouvant passer sur une infrastructure donnée pendant une période temporelle donnée, tout en respectant les conditions d'exploitation et en tenant compte d'une qualité de service requise. Plus précisément, ce travail s'intéresse à la résolution du problème dit « de saturation », visant à estimer la capacité d'une infrastructure en y insérant le maximum de circulation. Le problème de saturation est formulé sous forme d'un programme linéaire de type Set Packing, dont la relaxation continue est résolue à l'aide d'un algorithme de génération de colonnes, complété par une méthode d'agrégation de contraintes et une méthode de stabilisation

Vers un algorithme évolutionnaire multiobjectif ad-hoc pour l'optimisation multidisciplinaire

L'optimisation multidisciplinaire fait référence à la conception et l'optimisation de problèmes d'ingénierie complexes (avions, bateaux...), nécessitant l'intervention simultanée d'au moins deux disciplines, chacune pouvant également avoir plus d'un objectif à optimiser. Les méthodes usuelles d'optimisation multidisciplinaires n'abordent pas le cas où chaque discipline a un problème d'optimisation multiobjectif à résoudre. Des méthodes ont été récemment proposées, transformant le problème d'optimisation multidisciplinaire en un problème d'optimisation multiobjectif. Dans ce contexte, les réponses en optimisation reposent sur des technologies de type algorithmes évolutionnaires multiobjectif. Cependant, l'ensemble des solutions obtenues ne reflète pas le regroupement des objectifs en disciplines. En effet, des solutions peuvent être globalement efficaces alors qu'elles sont localement dominées dans une ou plusieurs disciplines. En nous basant sur les propriétés des relations d'ordre dans l'espace des objectifs, nous avons proposé quatre d�finitions de compromis entre disciplines qui tiennent compte du regroupement des objectifs en disciplines. Nous présentons ici une analyse expérimentale de ces compromis que nous avons intégrés dans un algorithme évolutionnaire multiobjectif. Nous montrons quels sont les aspects des algorithmes évolutionnaires à prendre particulièrement en compte pour y intégrer de tels compromis. Plusieurs variantes sont comparées sur les différents types de compromis pour analyser leur impact

Vers une notion de compromis en optimisation multidisciplinaire multiobjectif

Les problèmes de conception complexes rencontrés dans les domaines de l'aéronautique, du naval ou de l'automobile sont généralement organisés en plusieurs disciplines qui doivent collaborer pour aboutir à des solutions de compromis satisfaisant chacune des disciplines simultanément. De plus chaque discipline a généralement plusieurs objectifs à atteindre sur un ensemble de variables qui est en partie commun à plusieurs autres disciplines et en partie propre à chaque discipline. Dans ce travail, nous nous limiterons au cas où chaque discipline doit résoudre un problème d'optimisation multiobjectif sur un ensemble commun de variables de conception. Nous proposons une méthode de compromis entre les disciplines telle que s'il existe un ensemble de solutions satisfaisant les critères d'optimalité de toutes les disciplines, alors cet ensemble est l'ensemble des solutions du problème de conception global

An ant colony optimization inspired algorithm for the set packing problem with application to railway infrastructure

http://www.emse.fr/~delorme/Papiers/MIC05/MIC05_resume.pdfInternational audienceThe paper concerns an Ant Colony Optimisation (ACO) procedure as approximation method for the railway infrastructure capacity (RIC) problem. Railway infrastructure managers now have to deal with operators' requests for increased capacity. Planning the construction or reconstruction of infrastructures must be done very carefully due to the huge required invest- ments and the long term implications. Usually, assessing the capacity of one component of a rail system is done by measuring the maximum number of trains that can be operated on this component within a certain time period. In our work, we deal with two real situations. The first is Pierrefitte-Gonnesse crossing point located at the north of Paris. The second is the Lille-Flandres station which is the largest station in North of France. Measuring the capacity of junctions is a matter of solving an optimisation problem called the saturation problem [1], and which can be formulated as a Set Packing Problem (SPP). Given a finite set I = {1, . . . , n} of items and {Tj}, j 2 J = {1, . . . ,m}, a collection of m subsets of I, a packing is a subset P I such that |Tj \ P| 1, 8j 2 J. The set J can be also seen as a set of exclusive con- straints between some items of I. Each item i 2 I has a positive weight denoted by ci and the aim of the SPP is to calculate the packing which maximises the total weight. This proble

Peek -- Shape -- Grab: a methodology in three stages for approximating the non-dominated points of multiobjective discrete combinatorial optimization problems with a multiobjective metaheuristic

International audienceThe paper discusses on the role of components of multiobjective metaheuristics in the context of multiobjective discrete / combinatorial optimization. It suggests to separate in three stages the design of an operational solver for this class of optimization problems, featuring a methodology in this context. The arguments are illustrated using the knapsack problem as support, along numerical experiments