Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/47023
Type: Tese
Title: Integrating vehicle scheduling and open routing decisions in a cross-docking center with multiple docks
Other Titles: Integração dos problemas de sequenciamento caminhões e o roteamento aberto em um centro de cross-docking com múltiplas docas
Authors: Priscila Mara Cota
First Advisor: Martín Gómez Ravetti
metadata.dc.contributor.advisor2: Angel Alejandro Juan
First Referee: Mauricio Cardoso de Souza
Second Referee: Eduardo Gontijo Carrano
Third Referee: Thiago Henrique Nogueira
metadata.dc.contributor.referee4: Thiago Augusto de Oliveira Silva
Abstract: Society is facing a series of challenges, as the growth in urban population, the expansion of e-commerce, the pandemic moment (COVID-19), and many others leading to changes in companies' supply chain, like reducing product delivery time and attention to consumer welfare, the environmental impact, to mention a few. The efficient management of logistic solutions such as cross-docking can contribute to improving the supply chain performance. This Thesis focus on the integration of scheduling of trucks and routing decisions; the integration of these strategies can significantly reduce costs and help organize the distribution centers and the customers' services. This thesis analyzes the integrated problem in which trucks' scheduling in a cross-docking center with multiple docks is combined with the associated open vehicle routing problem, called Open Vehicle Routing Problem With Cross-Docking (OVRPCD). This approach aims to minimize penalties caused by delays in servicing customers. First, a mixed-integer linear programming model is proposed to solve small instances optimally. Next, two heuristics are proposed to contribute to the solution of the two problems in an integrated way. These heuristics are: the Vehicle Routing Cross-Docking Heuristic (VRCDH) and the Cross-Docking Vehicle Routing Heuristic (CDVRH), each focusing on one of the problems. Also proposing a Prioritization Lagrangian Heuristic (PLH) based on a model decomposition to improve the solutions found. These three heuristics are compared, considering two search approaches \textit{(i)} a constructive version (HC) using the swap heuristic; and \textit{(ii)} a version using the Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic framework. The VNS-enhanced versions of the heuristics outperform the previous ones. Still, the same relation holds regarding the three heuristics, i.e.: the PLH heuristic outperforms the VRCDH one, while the latter outperforms the CDVRH one. Finally, a polynomial-time framework, called Robust Dynamic Prioritization Lagrangian Heuristic (RDPLH) is proposed, which extends PLH, considering trucks' release dates and travel times uncertainties, approximating our problem to a real cross-docking center. The framework's simplicity and the quality of the results allow us to assert that this approach can be used in real cross-docking centers (CDCs).
Abstract: A sociedade enfrenta uma série de desafios, como o crescimento da população urbana, a expansão do e-commerce, a pandemia (COVID-19) e muitos outros que levam a mudanças na cadeia de suprimentos das empresas. Mudanças como: necessidade de redução do tempo de entrega dos produtos, maior atenção ao bem-estar do consumidor, atenção ao impacto ambiental, e outros. Assim, a gestão eficiente de soluções logísticas como cross-docking e rotas inteligentes podem contribuir para melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos. Esse estudo tem como objetivo a integração de dois problemas logísticos, o sequenciamento de caminhões em um centro de crossdocking e o roteamento para entrega de mercadorias nos clientes; a integração dessas estratégias pode reduzir significativamente os custos e ajudar a organizar os centros de distribuição e o atendimento aos clientes. Esta Tese analisa o problema de sequenciamento de caminhões em um centro de cross-docking com múltiplas docas integrado ao problema de roteamento de veículos aberto, denominado Open Vehicle Routing Problem With Cross-Docking (OVRPCD). Essa abordagem visa minimizar as penalidades causadas por atrasos no atendimento aos clientes. Primeiramente, um modelo de programação linear inteira mista é proposto para resolver de forma ótima pequenas instâncias. A seguir, duas heurísticas são propostas para encontrar a solução dos dois problemas de forma integrada. Essas heurísticas são: a Vehicle Routing Cross-Docking Heuristic (VRCDH) e a Cross-Docking Vehicle Routing Heuristic (CDVRH), cada uma focando em um dos problemas que são integrados. Posteriormente propõe-se uma Heurística Lagrangeana de Priorização, chamada Prioritization Lagrangian Heuristic (PLH) baseada na utilização dos multiplicadores de Lagrange para melhorar as soluções encontradas via VRCDH e CDVRH. Essas três heurísticas são comparadas, considerando duas abordagens de busca (i) uma versão construtiva (HC) usando a heurística swap; e (ii) uma versão usando o framework metaheurístico baseado em uma busca de analise de vizinhanças, Variable Neighborhood Search (VNS). Os resultados alcançados utilizando a busca VNS superaram os resultados que utilizaram o método HC. E uma relação de superioridade foi identificada para as três heurísticas sendo que: a heurística PLH superou a VRCDH, enquanto esta última superou a CDVRH. Por fim, propõe-se um framework de tempo computacional polinomial, denominado Robust Dynamic Prioritization Lagrangian Heuristic (RDPLH), que estende a heuristica PLH, considerando incertezas nas datas de liberação dos caminhões e nos tempos de viagem, aproximando o problema em estudo a realidade de um centro de cross-docking. A simplicidade do framework e a qualidade dos resultados permitem afirmar que esta abordagem pode ser utilizada em centros reais de cross-docking (CDCs).
Subject: Engenharia de produção
Caminhões
Heurística
Incerteza
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA PRODUÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/47023
Issue Date: 28-Mar-2022
Appears in Collections:Teses de Doutorado

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