A multi-objective ant colony optimization method applied to switch engine scheduling in railroad yards

This paper proposes an ant colony optimization algorithm to assist railroad yard operational planning staff in their daily tasks. The proposed algorithm tries to minimize a multi-objective function that considers both fixed and variable transportation costs involved in moving railroad cars within th...

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Bibliographic Details
Main Authors: Jodelson A. Sabino, José Eugênio Leal, Thomas Stützle, Mauro Birattari
Format: Article
Language:English
Published: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional 2010-08-01
Series:Pesquisa Operacional
Subjects:
ACO
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382010000200013
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spelling doaj-f464276f0b8d45ae97aeff0c1e03e8802020-11-25T01:23:03ZengSociedade Brasileira de Pesquisa OperacionalPesquisa Operacional0101-74381678-51422010-08-0130248651410.1590/S0101-74382010000200013A multi-objective ant colony optimization method applied to switch engine scheduling in railroad yardsJodelson A. SabinoJosé Eugênio LealThomas StützleMauro BirattariThis paper proposes an ant colony optimization algorithm to assist railroad yard operational planning staff in their daily tasks. The proposed algorithm tries to minimize a multi-objective function that considers both fixed and variable transportation costs involved in moving railroad cars within the railroad yard area. This is accomplished by searching the best switch engine schedule for a given time horizon. As the algorithm was designed for real life application, the solution must be delivered in a predefined processing time and it must be in accordance with railroad yard operational policies. A railroad yard operations simulator was built to produce artificial instances in order to tune the parameters of the algorithm. The project is being developed together with industrial professionals from the Tubarão Railroad Terminal, which is the largest railroad yard in Latin America.<br>Este trabalho propõe um algoritmo de otimização com colônia de formigas para auxiliar a equipe de planejamento de operações de pátios ferroviários em suas tarefas diárias. O algoritmo proposto é baseado em uma função multi-objetivo que busca a redução dos custos fixo e variável de movimentação de vagões no pátio. Isto é feito através da busca da melhor programação para as locomotivas de manobra, considerando um dado horizonte de planejamento. Como o algoritmo foi desenvolvido para aplicação na vida real, a solução deve ser entregue em um tempo de processamento definido previamente e deve obedecer as políticas operacionais do pátio. Foi desenvolvido um simulador de operações de pátio que gera instâncias artificiais utilizadas para ajuste dos parâmetros do algoritmo. O projeto está sendo desenvolvido em conjunto com profissionais envolvidos na operação do Terminal Ferroviário de Tubarão, o qual é o maior pátio de manobras da América Latina.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382010000200013ACOotimização com colônia de formigasplanejamento operacional de pátios ferroviáriosplanejamento de operações de locomotivas de manobraACOant colony optimizationrailroad yard operational planningswitch engine scheduling
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description This paper proposes an ant colony optimization algorithm to assist railroad yard operational planning staff in their daily tasks. The proposed algorithm tries to minimize a multi-objective function that considers both fixed and variable transportation costs involved in moving railroad cars within the railroad yard area. This is accomplished by searching the best switch engine schedule for a given time horizon. As the algorithm was designed for real life application, the solution must be delivered in a predefined processing time and it must be in accordance with railroad yard operational policies. A railroad yard operations simulator was built to produce artificial instances in order to tune the parameters of the algorithm. The project is being developed together with industrial professionals from the Tubarão Railroad Terminal, which is the largest railroad yard in Latin America.<br>Este trabalho propõe um algoritmo de otimização com colônia de formigas para auxiliar a equipe de planejamento de operações de pátios ferroviários em suas tarefas diárias. O algoritmo proposto é baseado em uma função multi-objetivo que busca a redução dos custos fixo e variável de movimentação de vagões no pátio. Isto é feito através da busca da melhor programação para as locomotivas de manobra, considerando um dado horizonte de planejamento. Como o algoritmo foi desenvolvido para aplicação na vida real, a solução deve ser entregue em um tempo de processamento definido previamente e deve obedecer as políticas operacionais do pátio. Foi desenvolvido um simulador de operações de pátio que gera instâncias artificiais utilizadas para ajuste dos parâmetros do algoritmo. O projeto está sendo desenvolvido em conjunto com profissionais envolvidos na operação do Terminal Ferroviário de Tubarão, o qual é o maior pátio de manobras da América Latina.
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