954 resultados para tabu search algorithm


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The flowshop scheduling problem with blocking in-process is addressed in this paper. In this environment, there are no buffers between successive machines: therefore intermediate queues of jobs waiting in the system for their next operations are not allowed. Heuristic approaches are proposed to minimize the total tardiness criterion. A constructive heuristic that explores specific characteristics of the problem is presented. Moreover, a GRASP-based heuristic is proposed and Coupled with a path relinking strategy to search for better outcomes. Computational tests are presented and the comparisons made with an adaptation of the NEH algorithm and with a branch-and-bound algorithm indicate that the new approaches are promising. (c) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Numerical optimisation methods are being more commonly applied to agricultural systems models, to identify the most profitable management strategies. The available optimisation algorithms are reviewed and compared, with literature and our studies identifying evolutionary algorithms (including genetic algorithms) as superior in this regard to simulated annealing, tabu search, hill-climbing, and direct-search methods. Results of a complex beef property optimisation, using a real-value genetic algorithm, are presented. The relative contributions of the range of operational options and parameters of this method are discussed, and general recommendations listed to assist practitioners applying evolutionary algorithms to the solution of agricultural systems. (C) 2001 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

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The Generalized Assignment Problem consists in assigning a setof tasks to a set of agents with minimum cost. Each agent hasa limited amount of a single resource and each task must beassigned to one and only one agent, requiring a certain amountof the resource of the agent. We present new metaheuristics forthe generalized assignment problem based on hybrid approaches.One metaheuristic is a MAX-MIN Ant System (MMAS), an improvedversion of the Ant System, which was recently proposed byStutzle and Hoos to combinatorial optimization problems, and itcan be seen has an adaptive sampling algorithm that takes inconsideration the experience gathered in earlier iterations ofthe algorithm. Moreover, the latter heuristic is combined withlocal search and tabu search heuristics to improve the search.A greedy randomized adaptive search heuristic (GRASP) is alsoproposed. Several neighborhoods are studied, including one basedon ejection chains that produces good moves withoutincreasing the computational effort. We present computationalresults of the comparative performance, followed by concludingremarks and ideas on future research in generalized assignmentrelated problems.

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The problem of searchability in decentralized complex networks is of great importance in computer science, economy, and sociology. We present a formalism that is able to cope simultaneously with the problem of search and the congestion effects that arise when parallel searches are performed, and we obtain expressions for the average search cost both in the presence and the absence of congestion. This formalism is used to obtain optimal network structures for a system using a local search algorithm. It is found that only two classes of networks can be optimal: starlike configurations, when the number of parallel searches is small, and homogeneous-isotropic configurations, when it is large.

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Value of online business has grown to over one trillion USD. This thesis is about search engine optimization, which focus is to increase search engine rankings. Search engine optimization is an important branch of online marketing because the first page of search engine results is generating majority of the search traffic. Current articles about search engine optimization and Google are indicating that with the proper use of quality content, there is potential to improve search engine rankings. However, the existing search engine optimization literature is not noticing content at a sufficient level. To decrease that difference, the content-centered method for search engine optimization is constructed, and content in search engine optimization is studied. This content-centered method consists of three search engine optimization tactics: 1) content, 2) keywords, and 3) links. Two propositions were used for testing these tactics in a real business environment and results are suggesting that the content-centered method is improving search engine rankings. Search engine optimization is constantly changing because Google is adjusting its search algorithm regularly. Still, some long-term trends can be recognized. Google has said that content is growing its importance as a ranking factor in the future. The content-centered method is taking advance of this new trend in search engine optimization to be relevant for years to come.

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Value of online business has grown to over one trillion USD. This thesis is about search engine optimization, which focus is to increase search engine rankings. Search engine optimization is an important branch of online marketing because the first page of search engine results is generating majority of the search traffic. Current articles about search engine optimization and Google are indicating that with the proper use of quality content, there is potential to improve search engine rankings. However, the existing search engine optimization literature is not noticing content at a sufficient level. To decrease that difference, the content-centered method for search engine optimization is constructed, and content in search engine optimization is studied. This content-centered method consists of three search engine optimization tactics: 1) content, 2) keywords, and 3) links. Two propositions were used for testing these tactics in a real business environment and results are suggesting that the content-centered method is improving search engine rankings. Search engine optimization is constantly changing because Google is adjusting its search algorithm regularly. Still, some long-term trends can be recognized. Google has said that content is growing its importance as a ranking factor in the future. The content-centered method is taking advance of this new trend in search engine optimization to be relevant for years to come.

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Les réseaux optiques à commutation de rafales (OBS) sont des candidats pour jouer un rôle important dans le cadre des réseaux optiques de nouvelle génération. Dans cette thèse, nous nous intéressons au routage adaptatif et au provisionnement de la qualité de service dans ce type de réseaux. Dans une première partie de la thèse, nous nous intéressons à la capacité du routage multi-chemins et du routage alternatif (par déflection) à améliorer les performances des réseaux OBS, pro-activement pour le premier et ré-activement pour le second. Dans ce contexte, nous proposons une approche basée sur l’apprentissage par renforcement où des agents placés dans tous les nœuds du réseau coopèrent pour apprendre, continuellement, les chemins du routage et les chemins alternatifs optimaux selon l’état actuel du réseau. Les résultats numériques montrent que cette approche améliore les performances des réseaux OBS comparativement aux solutions proposées dans la littérature. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons au provisionnement absolu de la qualité de service où les performances pire-cas des classes de trafic de priorité élevée sont garanties quantitativement. Plus spécifiquement, notre objectif est de garantir la transmission sans pertes des rafales de priorité élevée à l’intérieur du réseau OBS tout en préservant le multiplexage statistique et l’utilisation efficace des ressources qui caractérisent les réseaux OBS. Aussi, nous considérons l’amélioration des performances du trafic best effort. Ainsi, nous proposons deux approches : une approche basée sur les nœuds et une approche basée sur les chemins. Dans l’approche basée sur les nœuds, un ensemble de longueurs d’onde est assigné à chaque nœud du bord du réseau OBS pour qu’il puisse envoyer son trafic garanti. Cette assignation prend en considération les distances physiques entre les nœuds du bord. En outre, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour améliorer les performances des rafales best effort. Dans l’approche basée sur les chemins, le provisionnement absolu de la qualité de service est fourni au niveau des chemins entre les nœuds du bord du réseau OBS. À cette fin, nous proposons une approche de routage et d’assignation des longueurs d’onde qui a pour but la réduction du nombre requis de longueurs d’onde pour établir des chemins sans contentions. Néanmoins, si cet objectif ne peut pas être atteint à cause du nombre limité de longueurs d’onde, nous proposons de synchroniser les chemins en conflit sans le besoin pour des équipements additionnels. Là aussi, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour les rafales best effort. Les résultats numériques montrent que l’approche basée sur les nœuds et l’approche basée sur les chemins fournissent le provisionnement absolu de la qualité de service pour le trafic garanti et améliorent les performances du trafic best effort. En outre, quand le nombre de longueurs d’ondes est suffisant, l’approche basée sur les chemins peut accommoder plus de trafic garanti et améliorer les performances du trafic best effort par rapport à l’approche basée sur les nœuds.

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Le problème de tournées de véhicules (VRP), introduit par Dantzig and Ramser en 1959, est devenu l'un des problèmes les plus étudiés en recherche opérationnelle, et ce, en raison de son intérêt méthodologique et de ses retombées pratiques dans de nombreux domaines tels que le transport, la logistique, les télécommunications et la production. L'objectif général du VRP est d'optimiser l'utilisation des ressources de transport afin de répondre aux besoins des clients tout en respectant les contraintes découlant des exigences du contexte d’application. Les applications réelles du VRP doivent tenir compte d’une grande variété de contraintes et plus ces contraintes sont nombreuse, plus le problème est difficile à résoudre. Les VRPs qui tiennent compte de l’ensemble de ces contraintes rencontrées en pratique et qui se rapprochent des applications réelles forment la classe des problèmes ‘riches’ de tournées de véhicules. Résoudre ces problèmes de manière efficiente pose des défis considérables pour la communauté de chercheurs qui se penchent sur les VRPs. Cette thèse, composée de deux parties, explore certaines extensions du VRP vers ces problèmes. La première partie de cette thèse porte sur le VRP périodique avec des contraintes de fenêtres de temps (PVRPTW). Celui-ci est une extension du VRP classique avec fenêtres de temps (VRPTW) puisqu’il considère un horizon de planification de plusieurs jours pendant lesquels les clients n'ont généralement pas besoin d’être desservi à tous les jours, mais plutôt peuvent être visités selon un certain nombre de combinaisons possibles de jours de livraison. Cette généralisation étend l'éventail d'applications de ce problème à diverses activités de distributions commerciales, telle la collecte des déchets, le balayage des rues, la distribution de produits alimentaires, la livraison du courrier, etc. La principale contribution scientifique de la première partie de cette thèse est le développement d'une méta-heuristique hybride dans la quelle un ensemble de procédures de recherche locales et de méta-heuristiques basées sur les principes de voisinages coopèrent avec un algorithme génétique afin d’améliorer la qualité des solutions et de promouvoir la diversité de la population. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée est très performante et donne de nouvelles meilleures solutions pour certains grands exemplaires du problème. La deuxième partie de cette étude a pour but de présenter, modéliser et résoudre deux problèmes riches de tournées de véhicules, qui sont des extensions du VRPTW en ce sens qu'ils incluent des demandes dépendantes du temps de ramassage et de livraison avec des restrictions au niveau de la synchronization temporelle. Ces problèmes sont connus respectivement sous le nom de Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW) et de Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS). Ces deux problèmes proviennent de la planification des opérations de systèmes logistiques urbains à deux niveaux. La difficulté de ces problèmes réside dans la manipulation de deux ensembles entrelacés de décisions: la composante des tournées de véhicules qui vise à déterminer les séquences de clients visités par chaque véhicule, et la composante de planification qui vise à faciliter l'arrivée des véhicules selon des restrictions au niveau de la synchronisation temporelle. Auparavant, ces questions ont été abordées séparément. La combinaison de ces types de décisions dans une seule formulation mathématique et dans une même méthode de résolution devrait donc donner de meilleurs résultats que de considérer ces décisions séparément. Dans cette étude, nous proposons des solutions heuristiques qui tiennent compte de ces deux types de décisions simultanément, et ce, d'une manière complète et efficace. Les résultats de tests expérimentaux confirment la performance de la méthode proposée lorsqu’on la compare aux autres méthodes présentées dans la littérature. En effet, la méthode développée propose des solutions nécessitant moins de véhicules et engendrant de moindres frais de déplacement pour effectuer efficacement la même quantité de travail. Dans le contexte des systèmes logistiques urbains, nos résultats impliquent une réduction de la présence de véhicules dans les rues de la ville et, par conséquent, de leur impact négatif sur la congestion et sur l’environnement.

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La gestion des ressources, équipements, équipes de travail, et autres, devrait être prise en compte lors de la conception de tout plan réalisable pour le problème de conception de réseaux de services. Cependant, les travaux de recherche portant sur la gestion des ressources et la conception de réseaux de services restent limités. La présente thèse a pour objectif de combler cette lacune en faisant l’examen de problèmes de conception de réseaux de services prenant en compte la gestion des ressources. Pour ce faire, cette thèse se décline en trois études portant sur la conception de réseaux. La première étude considère le problème de capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints(DBCMND). La structure multi-produits avec capacité sur les arcs du DBCMND, de même que ses contraintes design-balance, font qu’il apparaît comme sous-problème dans de nombreux problèmes reliés à la conception de réseaux de services, d’où l’intérêt d’étudier le DBCMND dans le contexte de cette thèse. Nous proposons une nouvelle approche pour résoudre ce problème combinant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et une procédure d’intensification de la recherche dans une région particulière de l’espace de solutions. Dans un premier temps la recherche tabou identifie de bonnes solutions réalisables. Ensuite la recomposition de chemin est utilisée pour augmenter le nombre de solutions réalisables. Les solutions trouvées par ces deux méta-heuristiques permettent d’identifier un sous-ensemble d’arcs qui ont de bonnes chances d’avoir un statut ouvert ou fermé dans une solution optimale. Le statut de ces arcs est alors fixé selon la valeur qui prédomine dans les solutions trouvées préalablement. Enfin, nous utilisons la puissance d’un solveur de programmation mixte en nombres entiers pour intensifier la recherche sur le problème restreint par le statut fixé ouvert/fermé de certains arcs. Les tests montrent que cette approche est capable de trouver de bonnes solutions aux problèmes de grandes tailles dans des temps raisonnables. Cette recherche est publiée dans la revue scientifique Journal of heuristics. La deuxième étude introduit la gestion des ressources au niveau de la conception de réseaux de services en prenant en compte explicitement le nombre fini de véhicules utilisés à chaque terminal pour le transport de produits. Une approche de solution faisant appel au slope-scaling, la génération de colonnes et des heuristiques basées sur une formulation en cycles est ainsi proposée. La génération de colonnes résout une relaxation linéaire du problème de conception de réseaux, générant des colonnes qui sont ensuite utilisées par le slope-scaling. Le slope-scaling résout une approximation linéaire du problème de conception de réseaux, d’où l’utilisation d’une heuristique pour convertir les solutions obtenues par le slope-scaling en solutions réalisables pour le problème original. L’algorithme se termine avec une procédure de perturbation qui améliore les solutions réalisables. Les tests montrent que l’algorithme proposé est capable de trouver de bonnes solutions au problème de conception de réseaux de services avec un nombre fixe des ressources à chaque terminal. Les résultats de cette recherche seront publiés dans la revue scientifique Transportation Science. La troisième étude élargie nos considérations sur la gestion des ressources en prenant en compte l’achat ou la location de nouvelles ressources de même que le repositionnement de ressources existantes. Nous faisons les hypothèses suivantes: une unité de ressource est nécessaire pour faire fonctionner un service, chaque ressource doit retourner à son terminal d’origine, il existe un nombre fixe de ressources à chaque terminal, et la longueur du circuit des ressources est limitée. Nous considérons les alternatives suivantes dans la gestion des ressources: 1) repositionnement de ressources entre les terminaux pour tenir compte des changements de la demande, 2) achat et/ou location de nouvelles ressources et leur distribution à différents terminaux, 3) externalisation de certains services. Nous présentons une formulation intégrée combinant les décisions reliées à la gestion des ressources avec les décisions reliées à la conception des réseaux de services. Nous présentons également une méthode de résolution matheuristique combinant le slope-scaling et la génération de colonnes. Nous discutons des performances de cette méthode de résolution, et nous faisons une analyse de l’impact de différentes décisions de gestion des ressources dans le contexte de la conception de réseaux de services. Cette étude sera présentée au XII International Symposium On Locational Decision, en conjonction avec XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. En résumé, trois études différentes sont considérées dans la présente thèse. La première porte sur une nouvelle méthode de solution pour le "capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints". Nous y proposons une matheuristique comprenant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et l’optimisation exacte. Dans la deuxième étude, nous présentons un nouveau modèle de conception de réseaux de services prenant en compte un nombre fini de ressources à chaque terminal. Nous y proposons une matheuristique avancée basée sur la formulation en cycles comprenant le slope-scaling, la génération de colonnes, des heuristiques et l’optimisation exacte. Enfin, nous étudions l’allocation des ressources dans la conception de réseaux de services en introduisant des formulations qui modèlent le repositionnement, l’acquisition et la location de ressources, et l’externalisation de certains services. À cet égard, un cadre de solution slope-scaling développé à partir d’une formulation en cycles est proposé. Ce dernier comporte la génération de colonnes et une heuristique. Les méthodes proposées dans ces trois études ont montré leur capacité à trouver de bonnes solutions.

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In this report, we discuss the application of global optimization and Evolutionary Computation to distributed systems. We therefore selected and classified many publications, giving an insight into the wide variety of optimization problems which arise in distributed systems. Some interesting approaches from different areas will be discussed in greater detail with the use of illustrative examples.

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In this paper, we present a distributed computing framework for problems characterized by a highly irregular search tree, whereby no reliable workload prediction is available. The framework is based on a peer-to-peer computing environment and dynamic load balancing. The system allows for dynamic resource aggregation, does not depend on any specific meta-computing middleware and is suitable for large-scale, multi-domain, heterogeneous environments, such as computational Grids. Dynamic load balancing policies based on global statistics are known to provide optimal load balancing performance, while randomized techniques provide high scalability. The proposed method combines both advantages and adopts distributed job-pools and a randomized polling technique. The framework has been successfully adopted in a parallel search algorithm for subgraph mining and evaluated on a molecular compounds dataset. The parallel application has shown good calability and close-to linear speedup in a distributed network of workstations.

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An analysis of Stochastic Diffusion Search (SDS), a novel and efficient optimisation and search algorithm, is presented, resulting in a derivation of the minimum acceptable match resulting in a stable convergence within a noisy search space. The applicability of SDS can therefore be assessed for a given problem.

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The Stochastic Diffusion Search algorithm -an integral part of Stochastic Search Networks is investigated. Stochastic Diffusion Search is an alternative solution for invariant pattern recognition and focus of attention. It has been shown that the algorithm can be modelled as an ergodic, finite state Markov Chain under some non-restrictive assumptions. Sub-linear time complexity for some settings of parameters has been formulated and proved. Some properties of the algorithm are then characterised and numerical examples illustrating some features of the algorithm are presented.

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Nowadays in the world of mass consumption there is big demand for distributioncenters of bigger size. Managing such a center is a very complex and difficult taskregarding to the different processes and factors in a usual warehouse when we want tominimize the labor costs. Most of the workers’ working time is spent with travelingbetween source and destination points which cause deadheading. Even if a worker knowsthe structure of a warehouse well and because of that he or she can find the shortest pathbetween two points, it is still not guaranteed that there won’t be long traveling timebetween the locations of two consecutive tasks. We need optimal assignments betweentasks and workers.In the scientific literature Generalized Assignment Problem (GAP) is a wellknownproblem which deals with the assignment of m workers to n tasks consideringseveral constraints. The primary purpose of my thesis project was to choose a heuristics(genetic algorithm, tabu search or ant colony optimization) to be implemented into SAPExtended Warehouse Management (SAP EWM) by with task assignment will be moreeffective between tasks and resources.After system analysis I had to realize that due different constraints and businessdemands only 1:1 assingments are allowed in SAP EWM. Because of that I had to use adifferent and simpler approach – instead of the introduced heuristics – which could gainbetter assignments during the test phase in several cases. In the thesis I described indetails what ware the most important questions and problems which emerged during theplanning of my optimized assignment method.