Un algoritmo de búsqueda local basado en programación lineal entera aplicado al problema de Ruteo de Vehículos Multiperíodo

• Autores: Aboy Solanes, Santiago
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Miranda Bront, Juan José; Montero, Agustín Ismael
• Materia: VRP MULTI PERIODO CON RECOLECCION Y ENTREGA Y VENTANAS DE TIEMPO; PROGRAMACION LINEAL ENTERA; RUTEO DE VEHICULOS; MULTIPERIOD VRP WITH PICKUPS AND DELIVERIES AND TIME WINDOWS; INTEGER LINEAR PROGRAMMING; VEHICLE ROUTING
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Los problemas de Ruteo de Vehículos (VRP, por su sigla en inglés) aparecen en la organización de las tareas de distribución de mercadería o personal, planificación de recorridos en robótica móvil o prestación de servicios a un conjunto de clientes mediante una flota de vehículos. Los vehículos realizan sus movimientos a través de una red partiendo de puntos fijos, llamados depósitos. Cada tramo entre dos clientes de esta red tiene asociado un costo y/o tiempo de viaje que puede depender de muchos factores, como por ejemplo del tipo de vehículo o del período durante el cual el tramo es recorrido. Este tipo de problemas es de gran relevancia en empresas de tamaño pequeño a grande, tanto en el sector público como privado. Estos problemas suelen ser N P-Hard y desde el punto de vista del modelado y resolución, las características de cada aplicación conllevan un desafío particular. Una excelente presentación sobre diferentes variantes de estos problemas puede verse en Toth & Vigo [16]. Por cuestiones prácticas, el abordaje que se hace de los problemas de ruteo puede considerar las restricciones de forma simplificada. En muchas aplicaciones, la planificación suele limitarse a determinar cómo realizar la distribución diaria. Estos enfoques han producido significativas mejoras tanto en términos de costos como en la calidad del servicio. Sin embargo, debido a los avances obtenidos en términos algorítmicos y su consiguiente impacto en la práctica, actualmente la tendencia tanto en investigación como en desarrollo es a abordar problemas más complejos. Algunas variantes con creciente interés por parte de la comunidad científica consideran agrupar decisiones usualmente tomadas en etapas separadas (e.g., planificación de más de un día, combinación con asignación de tripulaciones) así como también incorporar restricciones cada vez más realistas (e.g., orden de la carga dentro del camión, balance respecto del eje central por cuestiones de seguridad). En esta dirección, recientemente se propuso en el marco del VeRoLog Solver Challenge 2017 (VSC2017) una variante proveniente de una aplicación real en la distribución de herramientas para la medición de calidad en la industria lechera. Partiendo de la demanda de clientes por determinado tipo de herramientas, el problema consiste en resolver de manera integrada la planificación de la utilización de las herramientas en un horizonte de tiempo, medido en días, y la distribución de las mismas incorporando la logística necesaria para el ruteo de las mismas en cada día. El problema planteado presenta características similares al VRP con Ventanas de Tiempo (VRPTW), junto con características del clásico VRP con Pickup y Delivery (VRPPD) y VRP con capacidades (CVRP). Se tiene la posibilidad que una herramienta sea trasladada de un cliente que finaliza a otro que inicia, permitiendo reducir el número de herramientas totales necesarias. Una descripción detallada del problema y las restricciones particulares puede consultarse en el sitio de VeRoLog [13], donde también se encuentran disponibles instancias realistas de distintos tamaños, llegando hasta 2500 clientes y un horizonte de tiempo de 75 días en las instancias de mayor tamaño. En esta tesis se proponen algoritmos de búsqueda local, utilizando un modelo de reubicación basado en técnicas de programación lineal entera (PLE). Un ejemplo de este esquema para el caso de ruteo de vehículos en periodos simples puede verse en Montero et al. [11]. Se utiliza el paradigma de destrucción/reparación en donde un conjunto de nodos es removido de las rutas y reinsertado a través de la resolución del modelo. Los experimentos realizados muestran que el enfoque utilizado es capaz de mejorar las mejores soluciones obtenidas en la competencia. Además, dicho enfoque es capaz de ser extendido para ser utilizado en diversos contextos.
Vehicle Routing Problems (VRP) appear in the planning of personnel or goods distribution tasks, mobile robotics routing, or the service delivery to a set of clients using vehicle fleets. Vehicles move through a network from specific points, called depots. Each segment between two clients in the network has a cost and/or a travel time associated to it, which can depend on many factors such as the vehicle type or the period in which the segment is traversed. This type of problem is important to small and big companies, in both the private and public sector. They tend to be N P-Hard and from the modelling and resolution’s point of view, its characteristics usually bring a particular challenge. An excellent presentation of different variants of this type of problems can be seen in Toth & Vigo [16]. For practical reasons, the problem’s constraints can be considered in a simplified fashion. In many applications, the planning is limited to a single day. These approaches brought many significant improvements in terms of cost and quality of service. However, due to the algorithmic advances and their impact, the current trend in both industry and academia is to face problems with greater complexity. Some increasingly important variants consider grouping tasks that are usually atomic (e.g., the planning of a horizon of days, combining fleet assignment) as well as adding more realistic restrictions (e.g., load ordering inside a vehicle, axle balance due to safety concerns). In this vein, recently proposed in the frame of the VeRoLog Solver Challenge 2017 (VSC2017), comes a variant from a real application in the milk industry of the tool’s distribution used to measure the quality of the milk. Each farm is a customer which demands special measuring tools, and those have to be delivered to the customers at their request. After the measurement, the tools have to be picked up again. The problem at hand consists in addressing the design of both the use of the necessary tools in a planning horizon, and the tool’s distribution with its corresponding routing within each day. The presented problem has similar characteristics to VRP with Time Windows (VRPTW), as well as characteristics of the VRP with Pickup and Delivery (VRPPD) and Capacitated VRP (CVRP). An important note is the fact that tools can be transported directly from one customer to another, without going to the depot. This allows to reduce the total amount of tools used in exchange. The detailed problem’s description and its restrictions can be found in VeRoLog [13]’s site. It also provides realistic instances of different sizes, with an upper bound of 2500 customers and a planning horizon of 75 days. This thesis proposes a solution using a local search algorithm, based on Integer Linear Programming (ILP) techniques. An example of a similar schema to the vehicle routing problem in simple periods can be seen in Montero et al. [11]. The destroy/repair paradigm is used, in which a set of nodes is removed from the routes and reinserted through solving the ILP model. Based on the obtained results, the approach is able to improve the iii competition’s best solutions. Furthermore, the approach is flexible enough to able to be adapted to new restrictions.
Fil: Aboy Solanes, Santiago. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.