Solving Transportation Problems Via Aggregation

Solving Transportation Problems Via Aggregation PDF Author: Richard Winthrop Taylor
Publisher:
ISBN:
Category : Transportation
Languages : en
Pages : 60

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Book Description
This paper deals with the solution of large scale transportation problems by aggregation as a special case of constraint and variable aggregation in linear programming. Using cluster analysis, an appropriate form of aggregation will be used. If the bounds developed at this point are not tight enough, a suitable unaggregation step will be specified. Computational results are presented. (Author).

Solving Transportation Problems Via Aggregation

Solving Transportation Problems Via Aggregation PDF Author: Richard Winthrop Taylor
Publisher:
ISBN:
Category : Transportation
Languages : en
Pages : 60

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Book Description
This paper deals with the solution of large scale transportation problems by aggregation as a special case of constraint and variable aggregation in linear programming. Using cluster analysis, an appropriate form of aggregation will be used. If the bounds developed at this point are not tight enough, a suitable unaggregation step will be specified. Computational results are presented. (Author).

Solving Network Design Problems via Decomposition, Aggregation and Approximation

Solving Network Design Problems via Decomposition, Aggregation and Approximation PDF Author: Andreas Bärmann
Publisher: Springer
ISBN: 3658139137
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 206

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Book Description
Andreas Bärmann develops novel approaches for the solution of network design problems as they arise in various contexts of applied optimization. At the example of an optimal expansion of the German railway network until 2030, the author derives a tailor-made decomposition technique for multi-period network design problems. Next, he develops a general framework for the solution of network design problems via aggregation of the underlying graph structure. This approach is shown to save much computation time as compared to standard techniques. Finally, the author devises a modelling framework for the approximation of the robust counterpart under ellipsoidal uncertainty, an often-studied case in the literature. Each of these three approaches opens up a fascinating branch of research which promises a better theoretical understanding of the problem and an increasing range of solvable application settings at the same time.

Aggregation of Network Flow Problems

Aggregation of Network Flow Problems PDF Author: Vernon Edward Francis
Publisher:
ISBN:
Category : Management science
Languages : en
Pages : 620

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Book Description
Aggregation is a fundamental and widely used method of model simplification in management science, operations management, economics, database systems and related fields. It has also been used as a technical device in algorithm and software design for large scale optimization problems, particularly network flow problems. This class of problems is particularly amenable to aggregation owing to the special structural properties of networks. This research investigates aggregation of the capacitated transshipment problem. The author establishes a new framework for aggregation of this class of problems and provide an important characterization of arc types as a necessary preliminary to implementation. An aggregation procedure and a partition refinement process which generates a sequence of successively restricted aggregate problems are developed within this framework. A disaggregation methodology is defined that maps a feasible basic solution of the current aggregate problem to a basic solution of the next aggregate problem in the sequence. This map is incorporated into a complete algorithm which employs the aggregation-disaggregation concepts developed here. Finally, the results of this research are verified and tested in a computer implementation. (Author).

Network Aggregation in Transportation Planning Models

Network Aggregation in Transportation Planning Models PDF Author: Russell R. Barton
Publisher:
ISBN:
Category : Transportation
Languages : en
Pages : 146

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Integer Programming and Related Areas

Integer Programming and Related Areas PDF Author: R.v. Randow
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642465382
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 402

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Aggregation in Network Models for Transportation Planning

Aggregation in Network Models for Transportation Planning PDF Author: Daniel Cullen
Publisher:
ISBN:
Category : Traffic flow
Languages : en
Pages : 142

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Solving competitive location problems via memetic algorithms. High performance computing approaches.

Solving competitive location problems via memetic algorithms. High performance computing approaches. PDF Author: Juana López Redondo
Publisher: Universidad Almería
ISBN: 848240914X
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 293

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La localización de servicios (“Facility location” en inglés) pretende encontrar el emplazamiento de uno o más centros (servicios) de modo que se optimice una determinada función objetivo. Dicha función objetivo puede, por ejemplo, tratar de minimizar el coste de transporte, proporcionar a los clientes un servicio de forma equitativa, capturar la mayor cuota de mercado posible, etc. La localización de servicios abarca muchos campos, como la investigación operativa, la ingeniería industrial, la geografía, la economía, las matemáticas, el marketing, el planning urbanístico, además de otros muchos campos relacionados. Existen muchos problemas de localización en la vida real, como por ejemplo, la localización de hospitales, de colegios o vertederos, por nombrar algunos. Para ser capaces de obtener soluciones a los problemas de localización, es necesario desarrollar/diseñar un modelo que represente la realidad lo más fielmente posible. Dichos modelos pueden llegar a ser realmente difíciles de tratar. Muchos algoritmos de optimización global, exactos y heurísticos han sido propuestos para resolver problemas de localización. Los algoritmos exactos se caracterizan por ser capaces de obtener el óptimo global con una cierta precisión. Sin embargo, suelen ser altamente costosos desde el punto de vista computacional, lo que implica que, en determinados casos, sea imposible aplicarlos para resolver un problema. Los algoritmos heurísticos se alzan entonces como una buena alternativa. No obstante, en determinadas circunstancias, los requerimientos computacionales son tan elevados, que el uso de algoritmos heurísticos ejecutándose en procesadores estándares no es suficiente. En tales situaciones, la computación de altas prestaciones es necesaria. Esta tesis, “Solving competitive location problems via memetic algorithms. High performance computing approaches” (Algoritmos meméticos para problemas de localización competitiva. Computación de altas prestaciones), proporciona, por un lado, algoritmos heurísticos capaces de resolver problemas de localización, tanto en el dominio continuo como en el discreto y, por otro lado, técnicas paralelas que permiten reducir el tiempo de ejecución, resolver problemas más grandes, e incluso en ocasiones mejorar la calidad de las soluciones. Esta tesis incluye tres partes bien diferenciadas, cada una de las cuales se divide en varios capítulos. La primera parte Preliminaries (Preliminares), está compuesta por tres capítulos que revisan el estado actual de la optimización global, de la computación de altas prestaciones y de la ciencia de la localización, respectivamente. El Capítulo 1 comienza con la definición de los problemas de optimización, y continúa con la introducción de diferentes métodos heurísticos para tratar con ellos. El Capítulo 2 describe brevemente algunas de las arquitecturas paralelas y de los modelos de programación paralelos. Finalmente, en el Capítulo 3, se describen y analizan los principales ingredientes de la localización de servicios, y se presenta una revisión sobre problemas de localización continuos y discretos. La segunda parte de la tesis, Solving continuous location problems (Resolviendo problemas de localización continua), comienza en el Capítulo 4, donde se presenta un problema de localización competitiva en el plano y se revisan dos técnicas previamente propuestas en la literatura para resolverlo. Posteriormente, se describe una nuevo algoritmo evolutivo para resolver óptimamente el problema, llamado UEGO, y se comparan todas las alternativas. Finalmente, varias estrategias paralelas basadas en el algoritmo UEGO son analizadas y evaluadas. En el Capítulo 5, el problema de localizar un solo centro en el plano, se extiende al caso en el que la cadena o empresa quiere emplazar más de un servicio. Para abordar este problema, se adapta el algoritmo UEGO presentado en el Capítulo 4, además de otras técnicas descritas en la literatura. A través de un extenso estudio computational, todas los algoritmos son comparados y se concluye que UEGO es el mejor de todos ellos, tanto por su eficiencia como por su efectividad. UEGO es usado para realizar un estudio de sensibilidad con el fin de chequear los cambios de diseño/localización óptima cuando los parámetros del modelo cambian. Finalmente, se presentan y evalúan varias técnicas paralelas para tratar el problema de localización de varios centros. El Capítulo 6 está dedicado al problema de líder-seguidor. En dicho problema, tras la localización del líder, el competidor reacciona localizando otro nuevo centro en el lugar que maximice su propio beneficio. El objetivo del líder es encontrar la solución que maximice su beneficio, sabiendo que posteriormente, la competencia localizará un nuevo centro. Por tanto, hay que resolver dos problemas simultáneamente: el problema del seguidor, también denominado medianoide, y el problema del líder o centroide. El modelo del problema del líder-seguidor se describe al principio del capítulo. Posteriormente, se proponen y evalúan varios algoritmos para resolver tanto el problema del medianoide como el del centroide. El capítulo finaliza con la paralelización de uno de los algoritmos propuestos. La tercera parte de la tesis, Solving discrete location problems (Resolviendo problemas de localización discreta), comienza en el Capítulo 7 con una introducción sobre algunos problemas de localización discreta. Este capítulo analiza aquellos casos en los que dichos problemas podrían presentar varias soluciones óptimas. Además, se muestra cómo un usuario experimentado podría obtenerlas, y se establecen algunos criterios para seleccionar una solución óptima entre diferentes alternativas. El capítulo finaliza con la descripción del algoritmo MSH, un heurístico ampliamente usado en la literatura para la resolución de problemas de localización discreta. El Capítulo 8 describe un algoritmo genético multimodal, GASUB, capaz de resolver varios problemas de localización discreta. El algoritmo tiene diferentes parámetros de entrada que pueden ser ajustados para alcanzar diferentes metas. En este capítulo, el objetivo es obtener al menos una solución óptima, pero invirtiendo el menor esfuerzo (tiempo) computacional posible. Para tal fin, se lleva a cabo un estudio previo y se determina el conjunto de parámetros adecuado. GASUB, con este conjunto de parámetros, es comparado con el optimizador Xpress-MP y con la heurística MSH, los cuales son capaces de obtener un único óptimo global (de manera directa). Sin embargo, teniendo en cuenta que los problemas de localización discreta considerados en esta tesis pueden tener más de una solución óptima, en el Capítulo 9 se analiza la posibilidad de explotar las propiedades multimodales de GASUB. Con este fin, se propone un nuevo conjunto de parámetros, con el que GASUB es nuevamente evaluado. Finalmente, se da una paralelización de GASUB y se estudian algunas de las soluciones globales encontradas por los algoritmos. La tesis finaliza con un resumen sobre los principales resultados obtenidos y sobre la líneas de investigación futura.

Network Aggregation in Transportation Planning: Summary and survey

Network Aggregation in Transportation Planning: Summary and survey PDF Author:
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 114

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Transportation Problems with Aggregated Destinations when Demands are Certain

Transportation Problems with Aggregated Destinations when Demands are Certain PDF Author: Paul Herbert Zipkin
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages :

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TIMS/ORSA Bulletin

TIMS/ORSA Bulletin PDF Author: Institute of Management Sciences
Publisher:
ISBN:
Category : Industrial management
Languages : en
Pages : 252

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