La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Approche ELS pour résoudre le problème du DARP Auteurs : M. CHASSAING, P. LACOMME, C. LAFOREST Laboratoire : LIMOS (Laboratoire dInformatique, de Modélisation.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Approche ELS pour résoudre le problème du DARP Auteurs : M. CHASSAING, P. LACOMME, C. LAFOREST Laboratoire : LIMOS (Laboratoire dInformatique, de Modélisation."— Transcription de la présentation:

1 Approche ELS pour résoudre le problème du DARP Auteurs : M. CHASSAING, P. LACOMME, C. LAFOREST Laboratoire : LIMOS (Laboratoire dInformatique, de Modélisation et dOptimisation des Systèmes Contact :

2 Plan de la présentation Introduction et contexte 1.Présentation du problème Dial-a-ride Problem (DARP) 2.Démarche de résolution Principe et fonctionnement de lapproche ELS 3.Les résultats 4.Création de nouvelles instances Conclusion ROADEF 2014 à Bordeaux 2 Plan

3 1. Présentation du problème ROADEF 2014 à Bordeaux 3 Partie 1/4 : Présentation du problème

4 1. Ensemble de N véhicules 2. Ensemble de M clients 1.Une origine : 2.Une destination: 3.4 règles à respecter : 1.Charge maximum du véhicule 2.Fenêtres de temps 3.Temps de trajet maximum pour chaque véhicule 4.Temps de trajet maximum pour chaque client 4.Objectif : transporter tous les clients à leur destination en minimisant la distance parcourue. ROADEF 2014 à Bordeaux 4 Partie 1/4 : Présentation du problème Fenêtre de temps imposée pour le passage du véhicule sur au moins lun des deux sommets Définition du problème

5 Dial a ride dans la littératures ROADEF 2014 à Bordeaux 5 Les articles comparés ici 1.Cordeau, J.-F., Laporte, G., A tabu search heuristic for the static multi-vehicle dial-a-ride problem. Transportation Research Part B 37 (6), 579– Parragh, S.N., Doerner, K.F., Hartl, R.F., Variable neighborhood search for the dial-a-ride problem. Lecture Notes in computer science vol , Jain, S., Van Hentenryck P., Large neighborhood search for dial-a-ride problems. In: Principles and practice of constraint programming. Computers & Operations Research 40 (1), Springer. 4.Parragh, S.N., Schmid, V., Hybrid column generation and large neighborhood search for the dial-a-ride problem. Computers & Operations Research 40 (1), 490– 497. Des articles récents 1.Kirchlera, D., Wolfler Calvo, R., A Granular Tabu Search algorithm for the Dial-a- Ride Problem. Transportation Research Part B: Methodological 56, 120– Masson, R., Lehuédé, F., Péton, O., The Dial-A-Ride Problem with Transfers. Computers & Operations Research 41, Partie 1/4 : Présentation du problème

6 Les instances du DARP de la littérature 1.Deux grands jeux dinstances ROADEF 2014 à Bordeaux 6 Partie 1/4 : Présentation du problème Cordeau J-F et Laporte G instances Ropke S. et al instances Les points communs : Nœuds disposés dans un carré 20x20 Les temps maximums de trajet identiques pour tous les clients Les différences : Charge de chaque client = 1 Service time = 10 Entre 3 et 11 véhicules Entre 24 et 144 clients Charge des clients entre 1 et 6 Services time dépendant de la charge Entre 2 et 8 véhicules Entre 16 et 96 clients Les solutions optimales sont connues

7 2. Démarche de résolution Approche ELS (Evolutionary local Search) Metaheuristique Repose sur des points clefs : Une fonction dévaluation Générer une solution initiale Recherche locale efficace Parcourir lespace (lapproche ELS) Diversité (éviter dexplorer x fois la même zone) ROADEF 2014 à Bordeaux 7 Partie 2/4 : Démarche de résolution

8 Evaluation ROADEF 2014 à Bordeaux 8 Partie 2/4 : Démarche de résolution Quand un tour est connu: Lévaluation proposée par Cordeau et Laporte en 2003 Algorithme répond si la tournée est possible ou pas avec une solution 1.Repris dans les articles suivants S.N. Parragh 2010 et 2013 eight step evaluation

9 Générer une solution initiale Etape 1 : choisir un ordre pour les clients : Etape 2 : affecter les clients à un tour : ROADEF 2014 à Bordeaux 9

10 10 Partie 2/4 : Démarche de résolution Recherche locale Plusieurs mouvements rapides salternent (4 différents) déplacer à une meilleur place déplacer un client gênant détruire une partie dune tournée réorganiser une tournée Ces mouvements sont fortement randomisés

11 Parcourir lespace des solutions ROADEF 2014 à Bordeaux 11 Partie 2/4 : Démarche de résolution Schéma de lapproche ELS :

12 B- Parcourir lespace des solutions Remarque: à chaque itération de ELS Meilleur des p voisins devient le nouveau père pour litération suivante Même si Valeur (Solution père) meilleure que Valeur (Solution meilleur voisin) ROADEF 2014 à Bordeaux 12 < Partie 2/4 : Démarche de résolution

13 ROADEF 2014 à Bordeaux 13 Partie 2/4 : Démarche de résolution + Table de hachage Sortir des minimum locaux Une solution Clef unique Idée de génération de clefs : -> Coût solution * > + Dates de passage sur les clients situés en début, milieu et fin des tours Ne pas explorer plus de X fois les mêmes solutions. Diversité

14 3- Les résultats ROADEF 2014 à Bordeaux 14 Partie 3/4 : Les Résultats 5 exécutions 2 jeux dinstances de la littérature Comparaisons avec des temps normalisés :

15 Tableau de résultats 1/2 ROADEF 2014 à Bordeaux 15 Partie 3/4 : Les Résultats

16 Résultats après 2,25 minutes ROADEF 2014 à Bordeaux 16 BKS* : Best known solution X = Meilleure solution en moyenne sur les 5 exécutions, pour un temps comparable Partie 3/4 : Les Résultats

17 Tableau des résultats 2 ROADEF 2014 à Bordeaux 17 Partie 3/4 : Les Résultats

18 Limites des instances types Carrée 20 x 20 -> 30 unités de temps pour que le véhicule le traverse Dans les instances classiques on constate que : ROADEF 2014 à Bordeaux 18 Partie 4/4 :proposition de nouvelles instances Le temps de chargement des clients (Cordeau et Laporte 2003 ) 10 unités de temps Le temps maximum des clients dans le véhicule. (Cordeau et Laporte 2003 ) 90 unités de temps (quelque soit la distance quils souhaitent parcourir) donc environ 3x la distance max

19 Proposition de nouvelles instances ROADEF 2014 à Bordeaux instances –> 96 départements français Générer aléatoirement (des lois biaisées) Pour la distances à parcourir Les positions des fenêtres de temps dans la journée Les tailles des fenêtres de temps Partie 4/4 :proposition de nouvelles instances

20 ROADEF 2014 à Bordeaux 20 Création dinstance Partie 4/4 :proposition de nouvelles instances Propose un ensemble de BKS obtenues après 10 min de notre méthode Nouvelles instances 96 instances Les points communs : *Correspond à la définition du DARP proposé par Cordeau et Laporte 2003 Les différences : Nœuds disposés dans des superficies qui varient : 100km² à 8500km² Ne respecte plus linégalité triangulaire (distance réelle) Les temps de trajet maximums varient en fonction des clients Charge des clients varie de 1 à 4 Services time dépendant de la charge Entre 2 et 20 véhicules Entre 10 et 128 clients

21 Outil de visualisation Comme on travaille avec des villes -> très visuelles. Exemple une petite application disponible sur le site web pour afficher une tournée dun véhicule ROADEF 2014 à Bordeaux 21 Partie 4/4 :proposition de nouvelles instances

22 Conclusions Dial a ride problem ELS : un schéma algorithmique simple Des résultats intéressants : sur les 2 jeux dinstances classiques de la littérature. Un nouveau jeu dinstances proposé: Instances disponibles sur le site : ROADEF 2014 à Bordeaux 22 Conclusion

23 ROADEF 2014 à Bordeaux 23 % des clients 5%Distance [P][D] + 50%contraignant 80%Distance [P][D] + 100% Moyennement contraignant 10%Distance [P][D] + 200%Indulgent 5%Distance[P ][D] + 300%Très indulgent Partie 4/4 :proposition de nouvelles instances

24 Résultats Pour des temps de calculs comparables à ceux de [3]. Notre méthode obtient les meilleures solutions en moyennes pour 9 des 20 instances contre 6 et 9 pour la methode VNS et H_LNS. ROADEF 2014 à Bordeaux 24 11/20 des meilleurs solutions sont obtenues avec ELS contre 12/20 pour la méthode de S.N. Parragh Partie 3/4 : Les Résultats

25 Les résultats ROADEF 2014 à Bordeaux 25 BKS* : Best known solution Pour des temps de calculs comparables à ceux de [2], Notre méthode obtient les meilleures solutions en moyennes pour 20 des 20 instances. et 16 /20 sont des meilleurs solutions obtenues le sont avec ELS Partie 3/4 : Les Résultats

26 ROADEF 2014 à Bordeaux 26 Démarche de résolution Cheng R., Gen M. and Tsujimura Y., A tutorial survey of job-shop scheduling problems using genetic algorithms – I representation, Computers and industrial engineering, 1996, 30, pp Partie 2/4 : Démarche de résolution


Télécharger ppt "Approche ELS pour résoudre le problème du DARP Auteurs : M. CHASSAING, P. LACOMME, C. LAFOREST Laboratoire : LIMOS (Laboratoire dInformatique, de Modélisation."

Présentations similaires


Annonces Google