Models and algorithms for the capacitated location-routing problem

Le problème de localisation-routage avec capacités (PLRC) apparaît comme un problème clé dans la conception de réseaux de distribution de marchandises. Il généralisele problème de localisation avec capacités (PLC) ainsi que le problème de tournées de véhicules à multiples dépôts (PTVMD), le premier en ajoutant des décisions liées au routage et le deuxième en ajoutant des décisions liées à la localisation des dépôts. Dans cette thèse on dévelope des outils pour résoudre le PLRC à l’aide de la programmation mathématique. Dans le chapitre 3, on introduit trois nouveaux modèles pour le PLRC basés sur des flots de véhicules et des flots de commodités, et on montre comment ceux-ci dominent, en termes de la qualité de la borne inférieure, la formulation originale à deux indices [19]. Des nouvelles inégalités valides ont été dévelopées et ajoutées aux modèles, de même que des inégalités connues. De nouveaux algorithmes de séparation ont aussi été dévelopés qui dans la plupart de cas généralisent ceux trouvés dans la litterature. Les résultats numériques montrent que ces modèles de flot sont en fait utiles pour résoudre des instances de petite à moyenne taille. Dans le chapitre 4, on présente une nouvelle méthode de génération de colonnes basée sur une formulation de partition d’ensemble. Le sous-problème consiste en un problème de plus court chemin avec capacités (PCCC). En particulier, on utilise une relaxation de ce problème dans laquelle il est possible de produire des routes avec des cycles de longueur trois ou plus. Ceci est complété par des nouvelles coupes qui permettent de réduire encore davantage le saut d’intégralité en même temps que de défavoriser l’apparition de cycles dans les routes. Ces résultats suggèrent que cette méthode fournit la meilleure méthode exacte pour le PLRC. Dans le chapitre 5, on introduit une nouvelle méthode heuristique pour le PLRC. Premièrement, on démarre une méthode randomisée de type GRASP pour trouver un premier ensemble de solutions de bonne qualité. Les solutions de cet ensemble sont alors combinées de façon à les améliorer. Finalement, on démarre une méthode de type détruir et réparer basée sur la résolution d’un nouveau modèle de localisation et réaffectation qui généralise le problème de réaffectaction [48].

Tarification logit dans un réseau

Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers.

Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.

Acid-Base. Surface Electron Donatin6 &.Catai.Ytlc Properties Of Some Binary Mixed Oxides Containing Rare Earth Elements

Catalysis research underpins the science of modern chemical processing and fuel technologies. Catalysis is commercially one of the most important technologies in national economies. Solid state heterogeneous catalyst materials such as metal oxides and metal particles on ceramic oxide substrates are most common. They are typically used with commodity gases and liquid reactants. Selective oxidation catalysts of hydrocarbon feedstocks is the dominant process of converting them to key industrial chemicals, polymers and energy sources.[1] In the absence of a unique successfiil theory of heterogeneous catalysis, attempts are being made to correlate catalytic activity with some specific properties of the solid surface. Such correlations help to narrow down the search for a good catalyst for a given reaction. The heterogeneous catalytic performance of material depends on many factors such as [2] Crystal and surface structure of the catalyst. Thermodynamic stability of the catalyst and the reactant. Acid- base properties of the solid surface. Surface defect properties of the catalyst.Electronic and semiconducting properties and the band structure. Co-existence of dilferent types of ions or structures. Adsorption sites and adsorbed species such as oxygen.Preparation method of catalyst , surface area and nature of heat treatment. Molecular structure of the reactants. Many systematic investigations have been performed to correlate catalytic performances with the above mentioned properties. Many of these investigations remain isolated and further research is needed to bridge the gap in the present knowledge of the field.

Ultrasound Image Despeckling using Local Binary Pattern Weighted Linear Filtering

Speckle noise formed as a result of the coherent nature of ultrasound imaging affects the lesion detectability. We have proposed a new weighted linear filtering approach using Local Binary Patterns (LBP) for reducing the speckle noise in ultrasound images. The new filter achieves good results in reducing the noise without affecting the image content. The performance of the proposed filter has been compared with some of the commonly used denoising filters. The proposed filter outperforms the existing filters in terms of quantitative analysis and in edge preservation. The experimental analysis is done using various ultrasound images

On the generalized obnoxious center problem: antimedian subsets

The set of vertices that maximize (minimize) the remoteness is the antimedian (median) set of the profile. It is proved that for an arbitrary graph G and S V (G) it can be decided in polynomial time whether S is the antimedian set of some profile. Graphs in which every antimedian set is connected are also considered.

Preconditioning and iterative solution of symmetric indefinite linear systems arising from interior point methods for linear programming

We study the preconditioning of symmetric indefinite linear systems of equations that arise in interior point solution of linear optimization problems. The preconditioning method that we study exploits the block structure of the augmented matrix to design a similar block structure preconditioner to improve the spectral properties of the resulting preconditioned matrix so as to improve the convergence rate of the iterative solution of the system. We also propose a two-phase algorithm that takes advantage of the spectral properties of the transformed matrix to solve for the Newton directions in the interior-point method. Numerical experiments have been performed on some LP test problems in the NETLIB suite to demonstrate the potential of the preconditioning method discussed.

A mixed H2/H∞-based semiactive control for vibration mitigation in flexible structures

In this paper, we address this problem through the design of a semiactive controller based on the mixed H2/H∞ control theory. The vibrations caused by the seismic motions are mitigated by a semiactive damper installed in the bottom of the structure. It is meant by semiactive damper, a device that absorbs but cannot inject energy into the system. Sufficient conditions for the design of a desired control are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). A controller that guarantees asymptotic stability and a mixed H2/H∞ performance is then developed. An algorithm is proposed to handle the semiactive nature of the actuator. The performance of the controller is experimentally evaluated in a real-time hybrid testing facility that consists of a physical specimen (a small-scale magnetorheological damper) and a numerical model (a large-scale three-story building)

An old problem revisited - and solved: Upton and Dalton's linear production response: A note

This note presents a robust method for estimating response surfaces that consist of linear response regimes and a linear plateau. The linear response-and-plateau model has fascinated production scientists since von Liebig (1855) and, as Upton and Dalton indicated, some years ago in this Journal, the response-and-plateau model seems to fit the data in many empirical studies. The estimation algorithm evolves from Bayesian implementation of a switching-regression (finite mixtures) model and demonstrates routine application of Gibbs sampling and data augmentation-techniques that are now in widespread application in other disciplines.

Inclusion of nonlinear demand-supply relationships within large-scale partial equilibrium linear programming models

This paper presents a new method for the inclusion of nonlinear demand and supply relationships within a linear programming model. An existing method for this purpose is described first and its shortcomings are pointed out before showing how the new approach overcomes those difficulties and how it provides a more accurate and 'smooth' (rather than a kinked) approximation of the nonlinear functions as well as dealing with equilibrium under perfect competition instead of handling just the monopolistic situation. The workings of the proposed method are illustrated by extending a previously available sectoral model for the UK agriculture.

Analysis of feeding strategies for small-scale dairy systems in central Mexico using linear programming

A limitation of small-scale dairy systems in central Mexico is that traditional feeding strategies are less effective when nutrient availability varies through the year. In the present work, a linear programming (LP) model that maximizes income over feed cost was developed, and used to evaluate two strategies: the traditional one used by the small-scale dairy producers in Michoacan State, based on fresh lucerne, maize grain and maize straw; and an alternative strategy proposed by the LIP model, based on ryegrass hay, maize silage and maize grain. Biological and economic efficiency for both strategies were evaluated. Results obtained with the traditional strategy agree with previously published work. The alternative strategy did not improve upon the performance of the traditional strategy because of low metabolizable protein content of the maize silage considered by the model. However, the Study recommends improvement of forage quality to increase the efficiency of small-scale dairy systems, rather than looking for concentrate supplementation.

Forage production and nutrient availability in small-scale dairy systems in central Mexico using linear programming and partial budgeting

Small-scale dairy systems play an important role in the Mexican dairy sector and farm planning activities related to resource allocation have a significant impact on the profitability of such enterprises. Linear programming is a technique widely used for planning and ration formulation, and partial budgeting is a technique for assessing the impact of changes on the profitability of an enterprise. This study used both methods to optimise land use for forage production and nutrient availability, and to evaluate the economic impact of such changes in small-scale Mexican dairy systems. The model showed satisfactory performance when optimal solutions were compared with the traditional strategy. The strategy using fresh ryegrass, maize silage and oat hay, and the strategy using a combination of alfalfa hay, maize silage, fresh ryegrass and oat hay appeared attractive options for providing a better nutrient supply and maintaining a higher stocking rate throughout the year than the traditional strategy.