In this paper,we propose an adaptive large neighborhood search heuristic for the Two-Echelon Vehicle Routing Problem (2E-VRP) and the Location Routing Problem (LRP).The 2E-VRP arises in two-level transportation systems such as those encountered in the context of city logistics. In such systems, freight arrives at a major terminal and is shipped through intermediate satellite facilities to the final customers. The LRP can be seen as a special case of the 2E-VRP in which vehicle routing is performed only at the second level. We have developed new neighborhood search operators by exploiting the structure of the two problem classes considered and have also adapted existing operators from the literature. The operators are used in a hierarchical scheme reflecting the multi-level nature of the problem. Computational experiments conducted on several sets of instances from the literature show that our algorithm out performs existing solution methods for the 2E-VRP and achieves excellent results on the LRP.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-29T12:54:51Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2903874 bytes, checksum: 1357d94010a523e63d03d29e4402c358 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T12:54:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2903874 bytes, checksum: 1357d94010a523e63d03d29e4402c358 (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / With the significant growth of optical networks in metropolitan areas to accommodate the strong growth in data volume. The WDM MB-OFDM signal usage introduced by the MORFEUS network emerges as a candidate to flow traffic demand in the upcoming generation. However, there are a number of challenges in distributing the operational resources so that this type of network can operate satisfactorily. With this objective, it is of fundamental importance that the MORFEUS optical network adopts an efficient roting, wavelength and band assignment (RWBA) algorithm. The algorithm RWBA have as main function, choose resources in the network to provision new connections taking into account the best effort, to maximize the probability of attending future connections. The RWBA algorithm execution raises the cost of some components of signal insertion and extraction in this new MORFEUS architecture. In order to optimize the use of this components, as well as the signal usage in the network, this dissertation proposes the use of aspects of virtual topology design in optical networks in the RWBA problem. The results of numerical simulations show up a savings of 50% in signal use, and when compared to the same RWBA algorithm that does not take into account aspects of virtual topology. In addition, when the capacity of the MB-OFDM network is increased, the RWBAs in the scenarios with and without virtual topology application have equivalent blocking probability. / Com o significativo crescimento das redes ópticas em áreas metropolitanas para acomodar o forte crescimento no volume de dados. O uso do sinal WDM MB-OFDM introduzido pela rede óptica metropolitana MORFEUS surge como candidata para fluir este tráfego em uma próxima geração. No entanto, existe uma série de desafios na distribuição operacional dos recursos para que esse tipo de rede consiga operar de forma satisfatória. Com este objetivo, é de fundamental importância que a rede MORFEUS adote um algoritmo de atribuição de rota, comprimento de onda e bandas (RWBA) eficiente. O algoritmo RWBA tem como função principal, escolher os recursos da rede para atender novas conexões levando em consideração o melhor esforço, a fim de maximizar a probabilidade de atendimento das futuras conexões. A execução do algoritmo RWBA eleva o custo de alguns componentes de inserção e extração do sinal nesta nova arquitetura MORFEUS. Com o intuito de otimizar o uso destes componentes, bem como a utilização do sinal na rede, esta dissertação propõe utilizar aspectos do projeto de topologias virtuais em redes ópticas no problema RWBA. Os resultados das simulações numéricas mostram uma economia de até 50% no uso do sinal, quando comparada com o mesmo algoritmo RWBA que não leva em consideração os aspectos da topologia virtual. Além disso, quando a capacidade da rede MORFEUS é incrementada, os RWBA’s nos cenários com e sem aplicação da topologia virtual apresentam probabilidade de bloqueio equivalentes.

Unternehmen der Transportbranche müssen gerade im operativen Tagesgeschäft bei der Tourenplanung und Transportdisposition Planungsprobleme lösen, die ein hohes Maß an Dynamik aufweisen. Speziell die Inputfaktoren der Tourenplanung sind größtenteils dynamisch und stochastisch. Aus Sicht des Autors kann die Qualität von Tourplanungsergebnissen durch die zeitnahe Berücksichtigung unvorhergesehener Ereignisse nachhaltig verbessert werden. Jedoch findet diese zunehmend erfolgskritische Funktionalität in der Literatur bisher nur unzureichend Beachtung, obwohl das Tourenplanungsproblem (Vehicle Routing Problem (VRP)) eines der wichtigsten und am meisten erforschten kombinatorischen Optimierungsprobleme ist. Verfahren für kapazitierte dynamische Tourenplanungsproblemstellungen sind in der Literatur kaum zu finden. Speziell im Bereich der Algorithmen, die eine große Lösungsgeschwindigkeit, eine leichte Verständlichkeit, eine aus praktischer Sicht akzeptable Lösungsgüte aufweisen und die Möglichkeit besitzen, die aktuellen Routenpläne der Fahrzeuge ausgehend von der momentanen geographischen Position real-time zu verändern, besteht Forschungsbedarf. Die Arbeit geht daher der Forschungsfrage nach, wie ein Verfahren für die dynamische Tourenplanung zu konstruieren ist, welches das kapazitierte dynamische Tourenplanungsproblem mit der Möglichkeit der Änderung des aktuellen Fahrzeugzuges unter Einhaltung sehr kurzer Rechenzeiten bei größtmöglicher Verständlichkeit löst. Durch die genannten Kriterien wird im Rahmen der Arbeit der Schwerpunkt auf die Modifikation von klassischen heuristischen Verfahren für die Lösung von dynamischen Tourenplanungsproblemen gelegt. Die Arbeit befasst sich sowohl mit dem Gesamtkonzept zur Disposition dynamischer Kunden als auch mit konkreten Modellen und Verfahren zur Lösung von Subproblemen innerhalb des Gesamtkonzeptes. Ferner erfolgt die Präsentation von umfangreichen Simulationsergebnissen, die auf der durchgeführten softwaretechnischen Implementierung der entwickelten Verfahren basieren. Die gute Anwendbarkeit der neuen Verfahren in der Praxis wird gezeigt. Zwecks der möglichst ganzheitlichen Betrachtung des Themengebietes erfolgt in der Arbeit zum einen sowohl die Erörterung von quantitativen als auch von qualitativen Aspekten der dynamischen Tourenplanung und zum anderen die Analyse von Schnittstellen zwischen der dynamischen Tourenplanung und eng damit verbundenen Bereichen wie Flottenmanagement oder Auftragseingang bzw. -disposition. Hierzu werden die Informationsflüsse zwischen den beteiligten Elementen im Rahmen des dynamischen Dispositionsprozesses aufgezeigt, telematische Komponenten zur Unterstützung des Informationsmanagements und der Informationsübertragung vorgestellt sowie die benötigten Inputdaten erläutert. Den Schwerpunkt der Arbeit stellt jedoch die Entwicklung von neuen quantitativen Methoden zur dynamischen Tourenplanung dar.

<p>Машинско учење и неуронске мреже су алати који налазе све већу<br />примену у решавању практичних проблема. За креирање неуронске<br />мреже потребан је скуп података, који може бити прикупљен на<br />различите начине. У овој тези је показано да се подаци за тренинг<br />неуронске мреже могу успешно прикупити креирањем веб игре.<br />Сакупљени скуп података садржи стратегије решавања проблема<br />трговачког путника и проблема рутирања возила.</p> / <p>Mašinsko učenje i neuronske mreže su alati koji nalaze sve veću<br />primenu u rešavanju praktičnih problema. Za kreiranje neuronske<br />mreže potreban je skup podataka, koji može biti prikupljen na<br />različite načine. U ovoj tezi je pokazano da se podaci za trening<br />neuronske mreže mogu uspešno prikupiti kreiranjem veb igre.<br />Sakupljeni skup podataka sadrži strategije rešavanja problema<br />trgovačkog putnika i problema rutiranja vozila.</p> / <p>Machine learning and neural networks are the tools that are finding more and<br />more fields of application in solving practical problems. For the creation of<br />the neural networks, data can be successfully collected by creating a web<br />game. The data collected in this manner has strategic solutions for the<br />problems of Travel salesperson problem and vehicle routing problem.</p>