Randomized Algorithms for Rich Vehicle Routing Problems: From a Specialized Approach to a Generic Methodology

El Problema de Enrutamiento de Vehículos (VRP) y sus diferentes variantes básicas son un dominio ampliamente estudiado en la comunidad científica de optimización. Algunos estudios han utilizado combinaciones específicas de restricciones encontradas en la vida real para definir los emergentes VRP Enr...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cáceres Cruz, José de Jesús
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2013
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/127153
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10803/127153
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Problemas Enriquecidos de Enrutamiento de Vehículos
Heurísticas Aleatorias y Sesgadas
Metaheurísticas
Aplicaciones Reales
Optimización
Rich Vehicle Routing Problems
Biased Randomized Heuristics
Metaheuristics
Real-Life Applications
Optimization
Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial
004
517
519.1
62
625
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Los enfoques propuestos han solucionado algunas variantes del VRP: en primer lugar, las familias deterministas: VRP con flotas Heterogéneas (HVRP), VRP con flotas Heterogéneas y costo variable (HVRP-V), VRP con flota Heterogénea y Múltiples viajes (HVRPM), VRP con matriz de costo Asimétrica (AVRP), VRP con flota Heterogénea y matriz de costo Asimétrica (HAVRP), VRP con ventanas de Tiempo (VRPTW), y VRP Distancia limitada (DCVRP); en segundo lugar, las familias de naturaleza estocástica: VRP con Demandas estocásticas (VRPSD), y Problemas de Inventario y Enrutamiento de Vehículos con Demandas estocásticas (IRPSD). Una extensa revisión bibliográfica se ha realizado para cada una de estas variantes. Un primer enfoque propone la combinación de una aleatorización sesgada con heurísticas clásicas para la solución de problemas deterministas. Un segundo enfoque se centra en la combinación de heurísticas aleatorias con simulación (Simheuristics) para ser aplicados sobre los problemas estocásticos comentados. Por último, se propone un tercer enfoque basado en el trabajo conjunto de heurísticas aleatorias con programación de restricciones para resolver varios tipos de problemas de enrutamiento. Los algoritmos heurísticos desarrollados han sido aplicados en varios casos de referencia --entre ellos, dos estudios de casos reales de distribución en España-- y los resultados obtenidos son, en general, prometedores y útiles para los decisores.The Vehicle Routing Problem (VRP) is a well known domain in optimization research community. Its different basic variants have been widely explored in the literature. Some studies have considered specific combinations of real-life constraints to define the emerging Rich VRP scopes. This work deals with the integration of heuristics, biased probability, simulation, parallel & distributed computing techniques, and constraint programming. The proposed approaches are tested for solving some variants of VRPs, namely, first, the deterministic families: Heterogeneous VRP (HVRP), Heterogeneous VRP with Variable cost (HVRP-V), Heterogeneous fleet VRP with Multi-trips (HVRPM), Asymmetric cost matrix VRP (AVRP), Heterogeneous fleet with Asymmetric cost matrix VRP (HAVRP), VRP with Time Windows (VRPTW), and Distance-Constrained VRP (DCVRP); second, the stochastic nature families: VRP with Stochastic Demands (VRPSD), and Inventory Routing Problem with Stochastic Demands (IRPSD). An extensive literature review is performed for all these variants, focusing on the main contributions of each work. A first approach proposes a biased-randomization of classical heuristics for solving the deterministic problems addressed here. A second approach is centered on the combination of randomized heuristics with simulation (Simheuristics) to be applied on the commented stochastic problems. Finally, a third approach based on the joined work of randomized heuristics with constraint programming is proposed to solve several types of routing problems. The developed heuristic algorithms are tested in several benchmark instances --between these, two real-life case studies in Spain are considered-- and the results obtained are, on average, highly promising and useful for decision makers.Universitat Oberta de CatalunyaJuan Perez, Angel AlejandroRiera Terrén, DanielUniversitat Oberta de Catalunya. Internet Interdisciplinary Institut (IN3)201320132013info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion299 p.application/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/127153TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). 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