Metodi euristici per il Vehicle Routing Problem

Il problema della consegna di prodotti da un deposito/impianto ai clienti mediante una flotta di automezzi è un problema centrale nella gestione di una catena di produzione e distribuzione (supply chain). Questo problema, noto in letteratura come Vehicle Routing Problem (VRP), nella sua versione più semplice consiste nel disegnare per ogni veicolo disponibile presso un dato deposito aziendale un viaggio (route) di consegna dei prodotti ai clienti, che tali prodotti richiedono, in modo tale che (i) la somma delle quantità richieste dai clienti assegnati ad ogni veicolo non superi la capacità del veicolo, (ii) ogni cliente sia servito una ed una sola volta, (iii) sia minima la somma dei costi dei viaggi effettuati dai veicoli. Il VRP è un problema trasversale ad una molteplicità di settori merceologici dove la distribuzione dei prodotti e/o servizi avviene mediante veicoli su gomma, quali ad esempio: distribuzione di generi alimentari, distribuzione di prodotti petroliferi, raccolta e distribuzione della posta, organizzazione del servizio scuolabus, pianificazione della manutenzione di impianti, raccolta rifiuti, etc. In questa tesi viene considerato il Multi-Trip VRP, in cui ogni veicolo può eseguire un sottoinsieme di percorsi, chiamato vehicle schedule (schedula del veicolo), soggetto a vincoli di durata massima. Nonostante la sua importanza pratica, il MTVRP ha ricevuto poca attenzione in letteratura: sono stati proposti diversi metodi euristici e un solo algoritmo esatto di risoluzione, presentato da Mingozzi, Roberti e Toth. In questa tesi viene presentato un metodo euristico in grado di risolvere istanze di MTVRP in presenza di vincoli reali, quali flotta di veicoli non omogenea e time windows. L’euristico si basa sul modello di Prins. Sono presentati inoltre due approcci di local search per migliorare la soluzione finale. I risultati computazionali evidenziano l’efficienza di tali approcci.

Sviluppo e validazione di un algoritmo di Vehicle Routing per un caso di logistica distributiva in collaborazione con Toyota Material Handling Italia

L’elaborato descrive le fasi di progettazione, programmazione e validazione di un programma sviluppato in ambiente Java per il Vehicle Routing Problem. L’algoritmo implementato è di tipo euristico costruttivo primal e presenta funzionalità specifiche per la gestione di un elevato numero di vincoli e l’applicazione a casistiche reali. La validazione è stata effettuata su una base dati reale e in confronto a dataset di cui è nota la soluzione ottima. Il programma è stato progettato per risultare flessibile alle richieste dell’utente e utilizzabile per valutazioni economiche in ambito consulenziale.

Progetto e sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati

Il lavoro di tesi svolto riguarda la progettazione e lo sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati; il metodo sviluppato è un algoritmo mateuristico. I metodi mateuristici nascono dall’integrazione di algoritmi esatti, utilizzati all’interno di un framework metaeuristico, scelto come paradigma di soluzione del problema. La combinazione di componenti esatte e algoritmi metaeuristici ha lo scopo di sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci: grazie all'uso di componenti esatte, è possibile operare in modo efficace e di concentrarsi su alcuni dei vincoli del problema, mentre, con l'utilizzo di un framework metaeuristico, si può efficacemente esplorare grandi aree dello spazio di ricerca in tempi accettabili. Il problema analizzato nel lavoro di tesi è un problema di trasporto, ovvero il Vehicle Routing Problem con finestre temporali e vincoli di sincronizzazione a coppie (VRPTWPS). Il problema richiede di individuare un piano di organizzazione ottimizzato per i viaggi di consegna merci presso un insieme di clienti; ogni cliente richiede che la consegna avvenga all’interno di orari predefiniti; un sottoinsieme di essi richiede, inoltre, che la consegna venga effettuata con la presenza di esattamente due addetti. La presenza di quest’ultimo vincolo richiede, dunque, che due incaricati, indipendentemente dai viaggi di visita che questi effettuano, si incontrino presso uno stesso cliente nello stesso istante. Il vincolo di sincronizzazione rende il problema difficile da risolvere in maniera ottimizzata con i tradizionali metodi di ricerca locale; da ciò nasce l’uso dei metodi mateuristici per la risoluzione ottimizzata del problema. Grazie all’utilizzo di algoritmi esatti, i metodi mateuristici riescono a trattare in maniera più efficace alcuni vincoli dei problemi da risolvere.

Progettazione e sviluppo di software di supporto alla logistica dei trasporti.

Uno dei problemi più diffusi, nell'ambito della logistica, è rappresentato dai costi di trasporto. La gestione dei flussi merci, l'approvvigionamento dei clienti, e la relativa pianifcazione della movimentazione dei veicoli, hanno incidenze notevoli sui costi di gestione aziendali, i quali vengono stimati mediamente nel 45% dei costi logistici. A ragione di questo, sono sempre di più le aziende che ricorrono all'impiego di uffici dedicati alla pianifcazione delle consegne e la gestione dei trasporti in generale. Sebbene le voci di bilancio relative al trasporto raggiungano cifre rilevanti, fno al 4% del fatturato annuo, il tema della pianifcazione viene spesso sottovalutato. Infatti la soluzione a problemi di pianifcazione e monitoraggio dei costi, è spesso demandata a procedure manuali senza supporto informatico. Nasce da qui l'esigenza di proporre uno strumento informatico che supporti gli addetti preposti alla pianifcazione, sviluppando un sistema che copra esigenze di pianifcazione dei viaggi, controllo e consuntivazione dei costi di trasporto, e monitoraggio dei mezzi in tempo reale. La proposta di Gesp srl, Geographic Information Systems, azienda italiana che opera da anni nel campo delle applicazioni software geo-spaziali, prende il nome di Nuovo Sistema Trasporti, o più semplicemente, NST. In quest'ambito prende corpo questa tesi, la quale si pone l'obiettivo di illustrare le fasi di nascita, analisi, progettazione e sviluppo di un software generico per il supporto alla logistica. Saranno così analizzati: le problematiche affrontate nella fase di defnizione, e kick-off (avvio), del progetto, il problema del routing, o Vehicle Routing Problem e le tecniche di Ricerca Operativa che vengono applicate per la sua risoluzione; le moderne metodologie di gestione e sviluppo di un software; l'architettura e le tecnologie impiegate per la distribuzione dell'applicativo.

Analysis and optimisation of books flow among branches through simulation: the case of Trondheim’s Public Library

Il presente lavoro di tesi verte sull’analisi e l’ottimizzazione dei flussi di libri generati tra le diverse sedi della biblioteca pubblica, Trondheim folkebibliotek, situata a Trondheim, città del nord norvegese. La ricerca si inserisce nell’ambito di un progetto pluriennale, SmartLIB, che questa sta intraprendendo con l’università NTNU - Norwegian University of Science and Technology. L’obiettivo di questa tesi è quello di analizzare possibili soluzioni per ottimizzare il flusso di libri generato dagli ordini dei cittadini. Una prima fase di raccolta ed analisi dei dati è servita per avere le informazioni necessarie per procedere nella ricerca. Successivamente è stata analizzata la possibilità di ridurre i flussi andando ad associare ad ogni dipartimento la quantità di copie necessarie per coprire il 90% della domanda, seguendo la distribuzione di Poisson. In seguito, sono state analizzate tre soluzioni per ottimizzare i flussi generati dai libri, il livello di riempimento dei box ed il percorso del camion che giornalmente visita tutte le sedi della libreria. Di supporto per questo secondo studio è stato il Vehicle Routing Problem (VRP). Un modello simulativo è stato creato su Anylogic ed utilizzato per validare le soluzioni proposte. I risultati hanno portato a proporre delle soluzioni per ottimizzare i flussi complessivi, riducendo il delay time di consegna dei libri del 50%, ad una riduzione del 53% del flusso di box e ad una conseguente aumento del 44% del tasso di riempimento di ogni box. Possibili future implementazioni delle soluzioni trovate corrispondono all’installazione di una nuova Sorting Machine nella sede centrale della libreria ed all’implementazione sempre in quest’ultima di un nuovo schedule giornaliero.

Smart freight transport in urban areas: a crowd-shipping model using autonomous vehicles

L'avanzamento dell'e-commerce e l'aumento della densità abitativa nel centro città sono elementi che incentivano l'incremento della richiesta merci all'interno dei centri urbani. L'attenzione all'impatto ambientale derivante da queste attività operative è un punto focale oggetto di sempre maggiore interesse. Attraverso il seguente studio, l'obiettivo è definire attuali e potenziali soluzioni nell'ambito della logistica urbana, con particolare interesse alle consegne dell'ultimo miglio. Una soluzione proposta riguarda la possibilità di sfruttare la capacità disponibile nei flussi generati dalla folla per movimentare merce, pratica nota sotto il nome di Crowd-shipping. L'idea consiste nella saturazione di mezzi già presenti nella rete urbana al fine di ridurre il numero di veicoli commerciali e minimizzare le esternalità negative annesse. A supporto di questa iniziativa, nell'analisi verranno considerati veicoli autonomi elettrici a guida autonoma. La tesi è incentrata sulla definizione di un modello di ottimizzazione matematica, che mira a designare un network logistico-distributivo efficiente per le consegne dell'ultimo miglio e a minimizzare le distanze degli attori coinvolti. Il problema proposto rappresenta una variante del Vehicle Routing Problem con time windows e multi depots. Il problema è NP-hard, quindi computazionalmente complesso per cui sarà necessario, in fase di analisi, definire un approccio euristico che permetterà di ottenere una soluzione sub-ottima in un tempo di calcolo ragionevole per istanze maggiori. L'analisi è stata sviluppata nell'ambiente di sviluppo Eclipse, attraverso il risolutore Cplex, in linguaggio Java. Per poterne comprendere la validità, è prevista un'ultima fase in cui gli output del modello ottimo e dell'euristica vengono confrontati tra loro su parametri caratteristici. Bisogna tuttavia considerare che l' utilizzo di sistemi cyber-fisici a supporto della logistica non può prescindere da un costante sguardo verso il progresso.

Polyhydroxyalkanoates production from salted food waste using mixed microbial cultures.

Plastic is an essential asset for the modern lifestyle, given its superiority as a material from the points of view of cost, processability and functional properties. However, plastic-related environmental pollution has become nowadays a very significant problem that can no longer be overlooked. For this reason, in recent decades, the research for new materials that could replace fossil fuel-based plastics has been focused on biopolymers with similar physicochemical properties to fossil fuel-based plastics, such as Polyhydroxyalkanoates (PHA). PHAs are a family of biodegradable polyesters synthesized by many microorganisms as carbon and energy reserves. PHA appears as a good candidate to substitute conventional petroleum-based plastics since it has similar properties, but with the advantage of being biobased and biodegradable, and has a wide range of applications (e.g., packaging). However, the PHA production cost is almost four times higher (€5/kg) than conventional plastic manufacturing. The PHA production by mixed microbial cultures (MMC) allows to reduce production costs as it does not require aseptic conditions and it enables the use of inexpensive by-products or waste streams as these cultures are more amenable to deal with complex feedstocks. Saline wastewaters (WWs), generated by several industries such as seafood, leather and dairy, are often rich in organic compounds and, due to a strong salt inhibition, the biological treatments are inefficient, and their disposal is expensive. These saline WWs are a potential feedstock for PHA production, as they are an inexpensive raw material. Moreover, saline WWs could allow the utilization of seawater in the process as dilution and cleaning agent, further decreasing the operational costs and the environmental burden of the process. The main goal of the current project is to assess and optimize the PHA production from a mixture of food waste and brine wastewater from the fishery industry by MMC.

Optimization of a polyhydroxyalkanoates production process using a halotolerant mixed microbial culture

The rate at which petroleum based plastics are being produced, used and thrown away is increasing every year because of an increase in the global population. Polyhydroxyalkanoates can represent a valid alternative to petroleum based plastics. They are biodegradable polymers that can be produced by some microorganisms as intracellular reserves. The actual problem is represented by the production cost of these bioplastics, which is still not competitive if compared to the one of petroleum based plastics. Mixed microbial cultures can be fed with substrates obtained from the acidogenic fermentation of carbon rich wastes, such as cheese whey, municipal effluents and various kinds of food wastes, that have a low or sometimes even inexisting cost and in this way wastes can be valorized instead of being discharged. The process consists of three phases: acidogenic fermentation in which the substrate is obtained, culture selection in which a PHA-storing culture is selected and enriched eliminating organisms that do not show this property and accumulation, in which the culture is fed until reaching the maximum storage capacity. In this work the possibility to make the process cheaper was explored trying to couple the selection and accumulation steps and a halotolerant culture collected from seawater was used and fed with an artificially salted synthetic substrated made of an aqueous solution containing a mixture of volatile fatty acids in order to explore also if its performance can allow to use it to treat substrates derived from saline effluents, as these streams cannot be treated properly by bacterias found in activated sludge plants due to inhibition caused by high salt concentrations. Generating and selling the produced PHAs obtained from these bacterias it could be possible to lower, nullify or even overcome the costs associated to the new section of a treating plant dedicated to saline effluents.

Design and management of a supply chain: a joint location-inventory problem under uncertainty (Part A)

In this paper, a joint location-inventory model is proposed that simultaneously optimises strategic supply chain design decisions such as facility location and customer allocation to facilities, and tactical-operational inventory management and production scheduling decisions. All this is analysed in a context of demand uncertainty and supply uncertainty. While demand uncertainty stems from potential fluctuations in customer demands over time, supply-side uncertainty is associated with the risk of “disruption” to which facilities may be subject. The latter is caused by external factors such as natural disasters, strikes, changes of ownership and information technology security incidents. The proposed model is formulated as a non-linear mixed integer programming problem to minimise the expected total cost, which includes four basic cost items: the fixed cost of locating facilities at candidate sites, the cost of transport from facilities to customers, the cost of working inventory, and the cost of safety stock. Next, since the optimisation problem is very complex and the number of evaluable instances is very low, a "matheuristic" solution is presented. This approach has a twofold objective: on the one hand, it considers a larger number of facilities and customers within the network in order to reproduce a supply chain configuration that more closely reflects a real-world context; on the other hand, it serves to generate a starting solution and perform a series of iterations to try to improve it. Thanks to this algorithm, it was possible to obtain a solution characterised by a lower total system cost than that observed for the initial solution. The study concludes with some reflections and the description of possible future insights.

Fleet Management System for Search and Rescue Operations

Over one million people lost their lives in the last twenty years from natural disasters like wildfires, earthquakes and man-made disasters. In such scenarios the usage of a fleet of robots aims at the parallelization of the workload and thus increasing speed and capabilities to complete time sensitive missions. This work focuses on the development of a dynamic fleet management system, which consists in the management of multiple agents cooperating in order to accomplish tasks. We presented a Mixed Integer Programming problem for the management and planning of mission’s tasks. The problem was solved using both an exact and a heuristic approach. The latter is based on the idea of solving iteratively smaller instances of the complete problem. Alongside, a fast and efficient algorithm for estimation of travel times between tasks is proposed. Experimental results demonstrate that the proposed heuristic approach is able to generate quality solutions, within specific time limits, compared to the exact one.