Asynchronous teams for joint lot-sizing and scheduling problem in flow shops

The integrated production scheduling and lot-sizing problem in a flow shop environment consists of establishing production lot sizes and allocating machines to process them within a planning horizon in a production line with machines arranged in series. The problem considers that demands must be met without backlogging, the capacity of the machines must be respected, and machine setups are sequence-dependent and preserved between periods of the planning horizon. The objective is to determine a production schedule to minimise the setup, production and inventory costs. A mathematical model from the literature is presented, as well as procedures for obtaining feasible solutions. However, some of the procedures have difficulty in obtaining feasible solutions for large-sized problem instances. In addition, we address the problem using different versions of the Asynchronous Team (A-Team) approach. The procedures were compared with literature heuristics based on Mixed Integer Programming. The proposed A-Team procedures outperformed the literature heuristics, especially for large instances. The developed methodologies and the results obtained are presented.

Three time-based scale formulations for the two-stage lot sizing and scheduling in process industries

In this paper, we propose three novel mathematical models for the two-stage lot-sizing and scheduling problems present in many process industries. The problem shares a continuous or quasi-continuous production feature upstream and a discrete manufacturing feature downstream, which must be synchronized. Different time-based scale representations are discussed. The first formulation encompasses a discrete-time representation. The second one is a hybrid continuous-discrete model. The last formulation is based on a continuous-time model representation. Computational tests with state-of-the-art MIP solver show that the discrete-time representation provides better feasible solutions in short running time. On the other hand, the hybrid model achieves better solutions for longer computational times and was able to prove optimality more often. The continuous-type model is the most flexible of the three for incorporating additional operational requirements, at a cost of having the worst computational performance. Journal of the Operational Research Society (2012) 63, 1613-1630. doi:10.1057/jors.2011.159 published online 7 March 2012

Accelerating benders decomposition with heuristicmaster problem solutions

In this paper, a general scheme for generating extra cuts during the execution of a Benders decomposition algorithm is presented. These cuts are based on feasible and infeasible master problem solutions generated by means of a heuristic. This article includes general guidelines and a case study with a fixed charge network design problem. Computational tests with instances of this problem show the efficiency of the strategy. The most important aspect of the proposed ideas is their generality, which allows them to be used in virtually any Benders decomposition implementation.

Models for capacitated lot-sizing problem with backlogging, setup carryover and crossover

Setup operations are significant in some production environments. It is mandatory that their production plans consider some features, as setup state conservation across periods through setup carryover and crossover. The modelling of setup crossover allows more flexible decisions and is essential for problems with long setup times. This paper proposes two models for the capacitated lot-sizing problem with backlogging and setup carryover and crossover. The first is in line with other models from the literature, whereas the second considers a disaggregated setup variable, which tracks the starting and completion times of the setup operation. This innovative approach permits a more compact formulation. Computational results show that the proposed models have outperformed other state-of-the-art formulation.

Metodi numerici per lo studio di centri di lavoro ad alta velocità

A Machining Centre is nowadays a complex mechanical, electronic, electrical system that needs integrated design capabilities which very often require a high time-consuming effort. Numerical techniques for designing and dimensioning the machine structure and components usually requires different knowledge according to the system that have to be designed. This Ph. D Thesis is related about the efforts of the Authors to develop a system that allows to perform the complete project of a new machine optimized in its dynamic behaviour. An integration of the different systems developed, each of which respond to specific necessities of designer, is here presented. In particular a dynamic analysis system, based on a lumped mass approach, that rapidly allows to setup the drives of the machine and an Integrated Dynamic Simulation System, based on a FEM approach, that permit a dynamic optimization, are shown. A multilevel Data Base, and an operator interface module provide to complete the designing platform. The proposed approach represents a significant step toward the virtual machining for the prediction of the quality of the worked surface.

Computing primal solutions with exact arithmetics in SCIP.

The research for exact solutions of mixed integer problems is an active topic in the scientific community. State-of-the-art MIP solvers exploit a floating- point numerical representation, therefore introducing small approximations. Although such MIP solvers yield reliable results for the majority of problems, there are cases in which a higher accuracy is required. Indeed, it is known that for some applications floating-point solvers provide falsely feasible solutions, i.e. solutions marked as feasible because of approximations that would not pass a check with exact arithmetic and cannot be practically implemented. The framework of the current dissertation is SCIP, a mixed integer programs solver mainly developed at Zuse Institute Berlin. In the same site we considered a new approach for exactly solving MIPs. Specifically, we developed a constraint handler to plug into SCIP, with the aim to analyze the accuracy of provided floating-point solutions and compute exact primal solutions starting from floating-point ones. We conducted a few computational experiments to test the exact primal constraint handler through the adoption of two main settings. Analysis mode allowed to collect statistics about current SCIP solutions' reliability. Our results confirm that floating-point solutions are accurate enough with respect to many instances. However, our analysis highlighted the presence of numerical errors of variable entity. By using the enforce mode, our constraint handler is able to suggest exact solutions starting from the integer part of a floating-point solution. With the latter setting, results show a general improvement of the quality of provided final solutions, without a significant loss of performances.

Methodik zur Bewertung von Effizienzgewinnen durch erhöhte Flexibilität selbstorganisierter Systeme in der Intralogistik

Der steigenden Dynamik und Komplexität von Materialflusssystemen kann durch die Einführung selbstorganisierter Systeme – dem Internet der Dinge in der Intralogistik – begegnet werden. Diese versprechen insbesondere durch eine erhöhte Flexibilität deutliche Effizienzgewinne über den Lebenszyklus. Der vorliegende Artikel schlägt eine Methodik zur Bewertung der erhöhten Flexibilität vor, illustriert diese anhand eines einfachen Beispiels und zeigt weiteren Forschungsbedarf auf. Die vorgeschlagene Methodik beruht auf einer Betrachtung der durch Flexibilität beeinflussten Auszahlungen im Lebenszyklus mit Hilfe einer dynamischen Optimierung.

Exact Solutions to the Symmetric and Asymmetric Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-Up

In reverse logistics networks, products (e.g., bottles or containers) have to be transported from a depot to customer locations and, after use, from customer locations back to the depot. In order to operate economically beneficial, companies prefer a simultaneous delivery and pick-up service. The resulting Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-up (VRPSDP) is an operational problem, which has to be solved daily by many companies. We present two mixed-integer linear model formulations for the VRPSDP, namely a vehicle-flow and a commodity-flow model. In order to strengthen the models, domain-reducing preprocessing techniques, and effective cutting planes are outlined. Symmetric benchmark instances known from the literature as well as new asymmetric instances derived from real-world problems are solved to optimality using CPLEX 12.1.

Optimal Scheduling of Work-Content-Constrained Projects

The execution of a project requires resources that are generally scarce. Classical approaches to resource allocation assume that the usage of these resources by an individual project activity is constant during the execution of that activity; in practice, however, the project manager may vary resource usage over time within prescribed bounds. This variation gives rise to the project scheduling problem which consists in allocating the scarce resources to the project activities over time such that the project duration is minimized, the total number of resource units allocated equals the prescribed work content of each activity, and various work-content-related constraints are met. We formulate this problem for the first time as a mixed-integer linear program. Our computational results for a standard test set from the literature indicate that this model outperforms the state-of-the-art solution methods for this problem.

A hybrid method for large-scale short-term scheduling of make-and-pack production processes

Due to the ongoing trend towards increased product variety, fast-moving consumer goods such as food and beverages, pharmaceuticals, and chemicals are typically manufactured through so-called make-and-pack processes. These processes consist of a make stage, a pack stage, and intermediate storage facilities that decouple these two stages. In operations scheduling, complex technological constraints must be considered, e.g., non-identical parallel processing units, sequence-dependent changeovers, batch splitting, no-wait restrictions, material transfer times, minimum storage times, and finite storage capacity. The short-term scheduling problem is to compute a production schedule such that a given demand for products is fulfilled, all technological constraints are met, and the production makespan is minimised. A production schedule typically comprises 500–1500 operations. Due to the problem size and complexity of the technological constraints, the performance of known mixed-integer linear programming (MILP) formulations and heuristic approaches is often insufficient. We present a hybrid method consisting of three phases. First, the set of operations is divided into several subsets. Second, these subsets are iteratively scheduled using a generic and flexible MILP formulation. Third, a novel critical path-based improvement procedure is applied to the resulting schedule. We develop several strategies for the integration of the MILP model into this heuristic framework. Using these strategies, high-quality feasible solutions to large-scale instances can be obtained within reasonable CPU times using standard optimisation software. We have applied the proposed hybrid method to a set of industrial problem instances and found that the method outperforms state-of-the-art methods.

Scheduling in service systems: an application in the event-tourism industry

This paper deals with an event-bus tour booked by Bollywood film fans. During the tour, the participants visit selected locations of famous Bollywood films at various sites in Switzerland. Moreover, the tour includes stops for lunch and shopping. Each day, up to five buses operate the tour; for organizational reasons, two or more buses cannot stay at the same location simultaneously. The planning problem is how to compute a feasible schedule for each bus such that the total waiting time (primary objective) and the total travel time (secondary objective) are minimized. We formulate this problem as a mixed-integer linear program, and we report on computational results obtained with the Gurobi solver.

Leveraging heterogeneity for energy minimization in data centers

Energy consumption in data centers is nowadays a critical objective because of its dramatic environmental and economic impact. Over the last years, several approaches have been proposed to tackle the energy/cost optimization problem, but most of them have failed on providing an analytical model to target both the static and dynamic optimization domains for complex heterogeneous data centers. This paper proposes and solves an optimization problem for the energy-driven configuration of a heterogeneous data center. It also advances in the proposition of a new mechanism for task allocation and distribution of workload. The combination of both approaches outperforms previous published results in the field of energy minimization in heterogeneous data centers and scopes a promising area of research.

A management model for closed-loop supply chains of reusable articles

This PhD dissertation is framed in the emergent fields of Reverse Logistics and ClosedLoop Supply Chain (CLSC) management. This subarea of supply chain management has gained researchers and practitioners' attention over the last 15 years to become a fully recognized subdiscipline of the Operations Management field. More specifically, among all the activities that are included within the CLSC area, the focus of this dissertation is centered in direct reuse aspects. The main contribution of this dissertation to current knowledge is twofold. First, a framework for the so-called reuse CLSC is developed. This conceptual model is grounded in a set of six case studies conducted by the author in real industrial settings. The model has also been contrasted with existing literature and with academic and professional experts on the topic as well. The framework encompasses four building blocks. In the first block, a typology for reusable articles is put forward, distinguishing between Returnable Transport Items (RTI), Reusable Packaging Materials (RPM), and Reusable Products (RP). In the second block, the common characteristics that render reuse CLSC difficult to manage from a logistical standpoint are identified, namely: fleet shrinkage, significant investment and limited visibility. In the third block, the main problems arising in the management of reuse CLSC are analyzed, such as: (1) define fleet size dimension, (2) control cycle time and promote articles rotation, (3) control return rate and prevent shrinkage, (4) define purchase policies for new articles, (5) plan and control reconditioning activities, and (6) balance inventory between depots. Finally, in the fourth block some solutions to those issues are developed. Firstly, problems (2) and (3) are addressed through the comparative analysis of alternative strategies for controlling cycle time and return rate. Secondly, a methodology for calculating the required fleet size is elaborated (problem (1)). This methodology is valid for different configurations of the physical flows in the reuse CLSC. Likewise, some directions are pointed out for further development of a similar method for defining purchase policies for new articles (problem (4)). The second main contribution of this dissertation is embedded in the solutions part (block 4) of the conceptual framework and comprises a two-level decision problem integrating two mixed integer linear programming (MILP) models that have been formulated and solved to optimality using AIMMS as modeling language, CPLEX as solver and Excel spreadsheet for data introduction and output presentation. The results obtained are analyzed in order to measure in a client-supplier system the economic impact of two alternative control strategies (recovery policies) in the context of reuse. In addition, the models support decision-making regarding the selection of the appropriate recovery policy against the characteristics of demand pattern and the structure of the relevant costs in the system. The triangulation of methods used in this thesis has enabled to address the same research topic with different approaches and thus, the robustness of the results obtained is strengthened.

Optimización de operaciones unitarias utilizando líquidos iónicos como agentes materiales de separación

En este trabajo se estudia la modelización y optimización de procesos industriales de separación mediante el empleo de mezclas de líquidos iónicos como disolventes. Los disolventes habitualmente empleados en procesos de absorción o extracción suelen ser componentes orgánicos muy volátiles y dañinos para la salud humana. Las innovadoras propiedades que presentan los líquidos iónicos, los convierten en alternativas adecuadas para solucionar estos problemas. La presión de vapor de estos compuestos es muy baja y apenas varía con la temperatura. Por tanto, estos compuestos apenas se evaporan incluso a temperaturas altas. Esto supone una gran ventaja en cuanto al empleo de estos compuestos como disolventes industriales ya que permite el reciclaje continuo del disolvente al final del proceso sin necesidad de introducir disolvente fresco debido a la evaporación del mismo. Además, al no evaporarse, estos compuestos no suponen un peligro para la salud humana por inhalación; al contrario que otros disolventes como el benceno. El único peligro para la salud que tienen estos compuestos es por tanto el de contacto directo o ingesta, aunque de hecho muchos Líquidos Iónicos son inocuos con lo cual no existe peligro para la salud ni siquiera a través de estas vías. Los procesos de separación estudiados en este trabajo, se rigen por la termodinámica de fases, concretamente el equilibrio líquido-vapor. Para la predicción de los equilibrios se ha optado por el empleo de modelos COSMO (COnductor-like Screening MOdel). Estos modelos tienen su origen en el empleo de la termodinámica de solvatación y en la mecánica cuántica. En el desarrollo de procesos y productos, químicos e ingenieros frecuentemente precisan de la realización de cálculos de predicción de equilibrios de fase. Previamente al desarrollo de los modelos COSMO, se usaban métodos de contribución de grupos como UNIFAC o modelos de coeficientes de actividad como NRTL.La desventaja de estos métodos, es que requieren parámetros de interacción binaria que únicamente pueden obtenerse mediante ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a esto, estos métodos apenas tienen aplicabilidad para compuestos con grupos funcionales novedosos debido a que no se dispone de datos experimentales para llevar a cabo los ajustes por regresión correspondientes. Una alternativa a estos métodos, es el empleo de modelos de solvatación basados en la química cuántica para caracterizar las interacciones moleculares y tener en cuenta la no idealidad de la fase líquida. Los modelos COSMO, permiten la predicción de equilibrios sin la necesidad de ajustes por regresión a partir de resultados experimentales. Debido a la falta de resultados experimentales de equilibrios líquido-vapor de mezclas en las que se ven involucrados los líquidos iónicos, el empleo de modelos COSMO es una buena alternativa para la predicción de equilibrios de mezclas con este tipo de materiales. Los modelos COSMO emplean las distribuciones superficiales de carga polarizada (sigma profiles) de los compuestos involucrados en la mezcla estudiada para la predicción de los coeficientes de actividad de la misma, definiéndose el sigma profile de una molécula como la distribución de probabilidad de densidad de carga superficial de dicha molécula. Dos de estos modelos son COSMO-RS (Realistic Solvation) y COSMO-SAC (Segment Activity Coefficient). El modelo COSMO-RS fue la primera extensión de los modelos de solvatación basados en continuos dieléctricos a la termodinámica de fases líquidas mientras que el modelo COSMO-SAC es una variación de este modelo, tal y como se explicará posteriormente. Concretamente en este trabajo se ha empleado el modelo COSMO-SAC para el cálculo de los coeficientes de actividad de las mezclas estudiadas. Los sigma profiles de los líquidos iónicos se han obtenido mediante el empleo del software de química computacional Turbomole y el paquete químico-cuántico COSMOtherm. El software Turbomole permite optimizar la geometría de la molécula para hallar la configuración más estable mientras que el paquete COSMOtherm permite la obtención del perfil sigma del compuesto mediante el empleo de los datos proporcionados por Turbomole. Por otra parte, los sigma profiles del resto de componentes se han obtenido de la base de datos Virginia Tech-2005 Sigma Profile Database. Para la predicción del equilibrio a partir de los coeficientes de actividad se ha empleado la Ley de Raoult modificada. Se ha supuesto por tanto que la fracción de cada componente en el vapor es proporcional a la fracción del mismo componente en el líquido, dónde la constante de proporcionalidad es el coeficiente de actividad del componente en la mezcla multiplicado por la presión de vapor del componente y dividido por la presión del sistema. Las presiones de vapor de los componentes se han obtenido aplicando la Ley de Antoine. Esta ecuación describe la relación entre la temperatura y la presión de vapor y se deduce a partir de la ecuación de Clausius-Clapeyron. Todos estos datos se han empleado para la modelización de una separación flash usando el algoritmo de Rachford-Rice. El valor de este modelo reside en la deducción de una función que relaciona las constantes de equilibrio, composición total y fracción de vapor. Para llevar a cabo la implementación del modelado matemático descrito, se ha programado un código empleando el software MATLAB de análisis numérico. Para comprobar la fiabilidad del código programado, se compararon los resultados obtenidos en la predicción de equilibrios de mezclas mediante el código con los resultados obtenidos mediante el simulador ASPEN PLUS de procesos químicos. Debido a la falta de datos relativos a líquidos iónicos en la base de datos de ASPEN PLUS, se han introducido estos componentes como pseudocomponentes, de manera que se han introducido únicamente los datos necesarios de estos componentes para realizar las simulaciones. El modelo COSMO-SAC se encuentra implementado en ASPEN PLUS, de manera que introduciendo los sigma profiles, los volúmenes de la cavidad y las presiones de vapor de los líquidos iónicos, es posible predecir equilibrios líquido-vapor en los que se ven implicados este tipo de materiales. De esta manera pueden compararse los resultados obtenidos con ASPEN PLUS y como el código programado en MATLAB y comprobar la fiabilidad del mismo. El objetivo principal del presente Trabajo Fin de Máster es la optimización de mezclas multicomponente de líquidos iónicos para maximizar la eficiencia de procesos de separación y minimizar los costes de los mismos. La estructura de este problema es la de un problema de optimización no lineal con variables discretas y continuas, es decir, un problema de optimización MINLP (Mixed Integer Non-Linear Programming). Tal y como se verá posteriormente, el modelo matemático de este problema es no lineal. Por otra parte, las variables del mismo son tanto continuas como binarias. Las variables continuas se corresponden con las fracciones molares de los líquidos iónicos presentes en las mezclas y con el caudal de la mezcla de líquidos iónicos. Por otra parte, también se ha introducido un número de variables binarias igual al número de líquidos iónicos presentes en la mezcla. Cada una de estas variables multiplican a las fracciones molares de sus correspondientes líquidos iónicos, de manera que cuando dicha variable es igual a 1, el líquido se encuentra en la mezcla mientras que cuando dicha variable es igual a 0, el líquido iónico no se encuentra presente en dicha mezcla. El empleo de este tipo de variables obliga por tanto a emplear algoritmos para la resolución de problemas de optimización MINLP ya que si todas las variables fueran continuas, bastaría con el empleo de algoritmos para la resolución de problemas de optimización NLP (Non-Linear Programming). Se han probado por tanto diversos algoritmos presentes en el paquete OPTI Toolbox de MATLAB para comprobar cuál es el más adecuado para abordar este problema. Finalmente, una vez validado el código programado, se han optimizado diversas mezclas de líquidos iónicos para lograr la máxima recuperación de compuestos aromáticos en un proceso de absorción de mezclas orgánicas. También se ha usado este código para la minimización del coste correspondiente a la compra de los líquidos iónicos de la mezcla de disolventes empleada en la operación de absorción. En este caso ha sido necesaria la introducción de restricciones relativas a la recuperación de aromáticos en la fase líquida o a la pureza de la mezcla obtenida una vez separada la mezcla de líquidos iónicos. Se han modelizado los dos problemas descritos previamente (maximización de la recuperación de Benceno y minimización del coste de operación) empleando tanto únicamente variables continuas (correspondientes a las fracciones o cantidades molares de los líquidos iónicos) como variables continuas y binarias (correspondientes a cada uno de los líquidos iónicos implicados en las mezclas).

Applications of Formal Languages to Management of Manned and Unmanned Aircraft

En el futuro, la gestión del tráfico aéreo (ATM, del inglés air traffic management) requerirá un cambio de paradigma, de la gestión principalmente táctica de hoy, a las denominadas operaciones basadas en trayectoria. Un incremento en el nivel de automatización liberará al personal de ATM —controladores, tripulación, etc.— de muchas de las tareas que realizan hoy. Las personas seguirán siendo el elemento central en la gestión del tráfico aéreo del futuro, pero lo serán mediante la gestión y toma de decisiones. Se espera que estas dos mejoras traigan un incremento en la eficiencia de la gestión del tráfico aéreo que permita hacer frente al incremento previsto en la demanda de transporte aéreo. Para aplicar el concepto de operaciones basadas en trayectoria, el usuario del espacio aéreo (la aerolínea, piloto, u operador) y el proveedor del servicio de navegación aérea deben negociar las trayectorias mediante un proceso de toma de decisiones colaborativo. En esta negociación, es necesaria una forma adecuada de compartir dichas trayectorias. Compartir la trayectoria completa requeriría un gran ancho de banda, y la trayectoria compartida podría invalidarse si cambiase la predicción meteorológica. En su lugar, podría compartirse una descripción de la trayectoria independiente de las condiciones meteorológicas, de manera que la trayectoria real se pudiese calcular a partir de dicha descripción. Esta descripción de la trayectoria debería ser fácil de procesar usando un programa de ordenador —ya que parte del proceso de toma de decisiones estará automatizado—, pero también fácil de entender para un operador humano —que será el que supervise el proceso y tome las decisiones oportunas—. Esta tesis presenta una serie de lenguajes formales que pueden usarse para este propósito. Estos lenguajes proporcionan los medios para describir trayectorias de aviones durante todas las fases de vuelo, desde la maniobra de push-back (remolcado hasta la calle de rodaje), hasta la llegada a la terminal del aeropuerto de destino. También permiten describir trayectorias tanto de aeronaves tripuladas como no tripuladas, incluyendo aviones de ala fija y cuadricópteros. Algunos de estos lenguajes están estrechamente relacionados entre sí, y organizados en una jerarquía. Uno de los lenguajes fundamentales de esta jerarquía, llamado aircraft intent description language (AIDL), ya había sido desarrollado con anterioridad a esta tesis. Este lenguaje fue derivado de las ecuaciones del movimiento de los aviones de ala fija, y puede utilizarse para describir sin ambigüedad trayectorias de este tipo de aeronaves. Una variante de este lenguaje, denominada quadrotor AIDL (QR-AIDL), ha sido desarrollada en esta tesis para permitir describir trayectorias de cuadricópteros con el mismo nivel de detalle. Seguidamente, otro lenguaje, denominado intent composite description language (ICDL), se apoya en los dos lenguajes anteriores, ofreciendo más flexibilidad para describir algunas partes de la trayectoria y dejar otras sin especificar. El ICDL se usa para proporcionar descripciones genéricas de maniobras comunes, que después se particularizan y combinan para formar descripciones complejas de un vuelo. Otro lenguaje puede construirse a partir del ICDL, denominado flight intent description language (FIDL). El FIDL especifica requisitos de alto nivel sobre las trayectorias —incluyendo restricciones y objetivos—, pero puede utilizar características del ICDL para proporcionar niveles de detalle arbitrarios en las distintas partes de un vuelo. Tanto el ICDL como el FIDL han sido desarrollados en colaboración con Boeing Research & Technology Europe (BR&TE). También se ha desarrollado un lenguaje para definir misiones en las que interactúan varias aeronaves, el mission intent description language (MIDL). Este lenguaje se basa en el FIDL y mantiene todo su poder expresivo, a la vez que proporciona nuevas semánticas para describir tareas, restricciones y objetivos relacionados con la misión. En ATM, los movimientos de un avión en la superficie de aeropuerto también tienen que ser monitorizados y gestionados. Otro lenguaje formal ha sido diseñado con este propósito, llamado surface movement description language (SMDL). Este lenguaje no pertenece a la jerarquía de lenguajes descrita en el párrafo anterior, y se basa en las clearances (autorizaciones del controlador) utilizadas durante las operaciones en superficie de aeropuerto. También proporciona medios para expresar incertidumbre y posibilidad de cambios en las distintas partes de la trayectoria. Finalmente, esta tesis explora las aplicaciones de estos lenguajes a la predicción de trayectorias y a la planificación de misiones. El concepto de trajectory language processing engine (TLPE) se usa en ambas aplicaciones. Un TLPE es una función de ATM cuya principal entrada y salida se expresan en cualquiera de los lenguajes incluidos en la jerarquía descrita en esta tesis. El proceso de predicción de trayectorias puede definirse como una combinación de TLPEs, cada uno de los cuales realiza una pequeña sub-tarea. Se le ha dado especial importancia a uno de estos TLPEs, que se encarga de generar el perfil horizontal, vertical y de configuración de la trayectoria. En particular, esta tesis presenta un método novedoso para la generación del perfil vertical. El proceso de planificar una misión también se puede ver como un TLPE donde la entrada se expresa en MIDL y la salida consiste en cierto número de trayectorias —una por cada aeronave disponible— descritas utilizando FIDL. Se ha formulado este problema utilizando programación entera mixta. Además, dado que encontrar caminos óptimos entre distintos puntos es un problema fundamental en la planificación de misiones, también se propone un algoritmo de búsqueda de caminos. Este algoritmo permite calcular rápidamente caminos cuasi-óptimos que esquivan todos los obstáculos en un entorno urbano. Los diferentes lenguajes formales definidos en esta tesis pueden utilizarse como una especificación estándar para la difusión de información entre distintos actores de la gestión del tráfico aéreo. En conjunto, estos lenguajes permiten describir trayectorias con el nivel de detalle necesario en cada aplicación, y se pueden utilizar para aumentar el nivel de automatización explotando esta información utilizando sistemas de soporte a la toma de decisiones. La aplicación de estos lenguajes a algunas funciones básicas de estos sistemas, como la predicción de trayectorias, han sido analizadas. ABSTRACT Future air traffic management (ATM) will require a paradigm shift from today’s mainly tactical ATM to trajectory-based operations (TBOs). An increase in the level of automation will also relieve humans —air traffic control officers (ATCOs), flight crew, etc.— from many of the tasks they perform today. Humans will still be central in this future ATM, as decision-makers and managers. These two improvements (TBOs and increased automation) are expected to provide the increase in ATM performance that will allow coping with the expected increase in air transport demand. Under TBOs, trajectories are negotiated between the airspace user (an airline, pilot, or operator) and the air navigation service provider (ANSP) using a collaborative decision making (CDM) process. A suitable method for sharing aircraft trajectories is necessary for this negotiation. Sharing a whole trajectory would require a high amount of bandwidth, and the shared trajectory might become invalid if the weather forecast changed. Instead, a description of the trajectory, decoupled from the weather conditions, could be shared, so that the actual trajectory could be computed from this trajectory description. This trajectory description should be easy to process using a computing program —as some of the CDM processes will be automated— but also easy to understand for a human operator —who will be supervising the process and making decisions. This thesis presents a series of formal languages that can be used for this purpose. These languages provide the means to describe aircraft trajectories during all phases of flight, from push back to arrival at the gate. They can also describe trajectories of both manned and unmanned aircraft, including fixedwing and some rotary-wing aircraft (quadrotors). Some of these languages are tightly interrelated and organized in a language hierarchy. One of the key languages in this hierarchy, the aircraft intent description language (AIDL), had already been developed prior to this thesis. This language was derived from the equations of motion of fixed-wing aircraft, and can provide an unambiguous description of fixed-wing aircraft trajectories. A variant of this language, the quadrotor AIDL (QR-AIDL), is developed in this thesis to allow describing a quadrotor aircraft trajectory with the same level of detail. Then, the intent composite description language (ICDL) is built on top of these two languages, providing more flexibility to describe some parts of the trajectory while leaving others unspecified. The ICDL is used to provide generic descriptions of common aircraft manoeuvres, which can be particularized and combined to form complex descriptions of flight. Another language is built on top of the ICDL, the flight intent description language (FIDL). The FIDL specifies high-level requirements on trajectories —including constraints and objectives—, but can use features of the ICDL to provide arbitrary levels of detail in different parts of the flight. The ICDL and FIDL have been developed in collaboration with Boeing Research & Technology Europe (BR&TE). Also, the mission intent description language (MIDL) has been developed to allow describing missions involving multiple aircraft. This language is based on the FIDL and keeps all its expressive power, while it also provides new semantics for describing mission tasks, mission objectives, and constraints involving several aircraft. In ATM, the movement of aircraft while on the airport surface also has to be monitored and managed. Another formal language has been designed for this purpose, denoted surface movement description language (SMDL). This language does not belong to the language hierarchy described above, and it is based on the clearances used in airport surface operations. Means to express uncertainty and mutability of different parts of the trajectory are also provided. Finally, the applications of these languages to trajectory prediction and mission planning are explored in this thesis. The concept of trajectory language processing engine (TLPE) is used in these two applications. A TLPE is an ATM function whose main input and output are expressed in any of the languages in the hierarchy described in this thesis. A modular trajectory predictor is defined as a combination of multiple TLPEs, each of them performing a small subtask. Special attention is given to the TLPE that builds the horizontal, vertical, and configuration profiles of the trajectory. In particular, a novel method for the generation of the vertical profile is presented. The process of planning a mission can also be seen as a TLPE, where the main input is expressed in the MIDL and the output consists of a number of trajectory descriptions —one for each aircraft available in the mission— expressed in the FIDL. A mixed integer linear programming (MILP) formulation for the problem of assigning mission tasks to the available aircraft is provided. In addition, since finding optimal paths between locations is a key problem to mission planning, a novel path finding algorithm is presented. This algorithm can compute near-shortest paths avoiding all obstacles in an urban environment in very short times. The several formal languages described in this thesis can serve as a standard specification to share trajectory information among different actors in ATM. In combination, these languages can describe trajectories with the necessary level of detail for any application, and can be used to increase automation by exploiting this information using decision support tools (DSTs). Their applications to some basic functions of DSTs, such as trajectory prediction, have been analized.