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An Iterated Local Search algorithm for the Facility Localtion Problem
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Raquel Toledo Poblete
1 An Iterated Local Search algorithm for the Facility Localtion Problem Sergi Uceda santos 16 de Noviembre de 2014 TESIS DE MASTER Màster en Enginyeria Informàtica Facultat d Informàtica de Barcelona (FIB) Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) - BarcelonaTech Director: Dr. Àngel A. Juan Pérez Ponente: Dr. Pau Fonseca i Casas2 3 iii Resumen En este proyecto se ha desarrollado un algoritmo de aproximación para el problema de la localización de instalaciones, en inglés Facility Location Problem (FLP). FLP es un problema importante en el campo de Operations Research y Computer Science el cual puede ser aplicado en diferentes areas como en logística o en redes de computación. El objetivo principal de este trabajo es solucionar una variante del FLP llamada uncapacited FLP, para ello se ha usado un enfoque híbrido que combina un método metaheurístico con técnicas de aleatorización sesgada, integrando un Iterated Local Search. Para verificar la efectividad del algoritmo se han utilizado distintos benchmarks y comparado los resultados con otros algoritmos que resuelven el mismo problema.4 5 v Agradecimientos A mi familia por por su apoyo incondicional. A mi pareja, Lilia Garcia, por estar siempre allí cuando se la necesita. A Àngel A. Juan, por ofrecerme la excelente oportunidad de tenerlo como director, y por su inestimable ayuda, sin la cual este proyecto no hubiese sido posible. A Pau Fonseca, por resolver todas las dudas y cuestiones surgidas a lo largo del proyecto.6 7 Índice general Resumen Agradecimientos III V 1. Introducción Estructura Objetivos y planificación objetivos iniciales y planificación Planificación final Descripción del FLP 7 4. Revisión literaria 9 5. Metaheurísticas usadas Local Search Iterated Local Search Greedy adaptive search procedures (GRASP) Aleatorización sesgada Metodología de resolución ILS con aleatorización sesgada Pseudocódigo Generar solución inicial Perturbar Local Search Criterios de aceptación Pruebas computacionales Datos de entrada Formato de los datos de entrada Resultados obtenidos Conjunto de datos BK Conjunto de datos GAP Conjunto de datos FPP Conjunto de datos MED Ideas de trabajo futuro 37 vii8 Contents viii 9. Conclusiones 39 A. Código ILS 41 Bibliografía 559 Capítulo 1 Introducción En este proyecto se ha desarrollado una solución para el Uncapacitated FLP (UFLP). El objetivo general del FLP, es el de encontrar la localización óptima a un número indeterminado de facilities para minimizar tanto los costes de instalación como los de atender a los clientes, nodos o demandantes de éstas. Optimizar los costes a la hora de realizar tareas repetitivas es una cuestión muy importante para las empresas, que intentan optimizar los costes minimizándolos y mejorando su eficiencia. Algunos ejemplos de FLP son: La instalación de varios centros de distribución; para dar servicio o proveer de recursos a diferentes clientes, la instalación de diferentes puntos de recarga; para vehículos eléctricos en una ciudad, la construcción de redes de transporte, la instalación de servidores; para dar servicio en la nube en una red distribuida, etc. Otro ejemplo podría ser el de una empresa automovilística cuyo objetivo dar a sus clientes acceso a la estación de servicio más cercana. La empresa también podría tener como objetivo minimizar los costes. Una posible solución a este problema sería abrir muchas estaciones de servicio,no obstante, ésta no sería una solución óptima ya que los costes se verían notablemente incrementados. Por lo tanto, lo ideal es que la empresa abra un número determinado de estaciones de servicio donde la distancia media de esta con sus clientes sea mínima. El objetivo del FLP es dar servicio a un conjunto de puntos demandantes (normalmente llamados clientes o nodos), abriendo un conjunto de puntos de acceso (llamadas facilities) teniendo en cuenta los costes. Los costes previstos son; los costes de apertura de una facility y costes que un nodo tiene asociados a una facility. De forma típica, una solución para el FLP viene especificada por un conjunto de facilities abiertas y las asignaciones a sus correspondientes nodos que han sido asociados a cada una de estas. 110 Introducción 2 La diferencia entre el Facility Location Problem y el Uncapacitated Facility Location Problem es que tiene una limitación de capacidad en cuanto a la cantidad de nodos que puede absorber cada una de las facilities, en cambio, en el UFLP no hay ningún límite impuesto. En este proyecto se propone una solución para el Uncapacitated Facility Location Problem. El objetivo actual a la hora de solucionar este problema, es el de obtener unos resultados eficientes y unas soluciones óptimas. El problema es que la mayoría de variantes del FLP son NP-Completas. Por lo tanto, la dificultad reside en la realización de algoritmos eficientes, que puedan encontrar soluciones cercanas a la óptima y con un tiempo adecuado. Para conseguir este propósito, se ha implementado un algoritmo basado en Iterated Local Search y el uso de aleatorización sesgada Estructura Esta memoria está estructurada de la siguiente manera: Capítulo 1, se hace una introducción al proyecto y al problema a resolver. Capítulo 2, se presenta la planificación y objetivos del proyecto. Capítulo 3, se describe el UFLP con el objetivo de situar y comprender el problema base. Capítulo 4, se revisa la literatura, con el fin de poder explicar los orígenes del problema, cómo éste ha avanzado en el tiempo, y finalmente se ejemplifican otros posibles usos. Capítulo 5, se explica el Iterated Local Search. Capítulo 6, se expone cómo se ha abordado el problema, detallando el algoritmo, y los métodos usados para solucionarlo. Capítulo 7, se explican las pruebas computacionales, realizadas para verificar la efectividad del algoritmo, y exponiendo los resultados obtenidos. Capítulo 8, se exponen las ideas de trabajo futuro. Capítulo 9, se exponen las conclusiones del proyecto. Apéndice A, se ilustra el código Java realizado para implementar el algoritmo ILS. Finalmente, se muestran las referencias bibliográficas utilizadas durante el proyecto.11 Capítulo 2 Objetivos y planificación 2.1. objetivos iniciales y planificación Inicialmente se planteó hacer este proyecto en siete etapas/objetivos diferentes en un tiempo determinado. El listados de tareas esta detallado en la tabla 2.1. Por ejemplo en las tareas T2 y T3, como no se podía empezar a diseñar las metaheurísticas y algoritmos que iban a ser usados sin hacer un estudio previo de la revisión literaria, hay una dependencia entre ellas. Una vez empezada la T3, paralelamente también se podía empezar por la T4. Por Otra dependencia importante, esta entre T4 y T5. Hasta que T4 no estuviese finalizada, no se podía empezar con T5. Una vez implementado (T5), se podía empezar con las pruebas computacionales. La implementación no fue perfecta en un primer momento así que se tenían que ir haciendo retoques y mejoras conforme se hacían las pruebas y se veían los resultados obtenidos. Una vez con las pruebas computacionales realizadas. Se podía empezar a documentar y a realizar la memoria (T7). Tarea Definición Días T1 Planteamiento del proyecto y del problema 5 T2 Estudio de la revisión literaria y tecnologías a usar 20 T3 Estudio de las baterías de pruebas adecuadas 4 T4 Diseño de las metaheurísticas y algoritmos 8 T5 Implementación 40 T6 Pruebas computacionales 20 T7 Documentación y memoria 20 Cuadro 2.1: Planificación inicial. 312 Objetivos y planificación 4 La previsión inicial, fue de 117 días, de Febrero de 2014 a Julio de Estimando que se finalizaría el proyecto en esos meses. Y asumiendo que durante los fines de semana no se trabajaría Planificación final Durante el segundo mes de proyecto, paralelamente mientras hacia el proyecto, me puse a trabajar a jornada completa, y por lo tanto, la planificación inicial fue alterada. Por eso motivo, se decidió alargar el proyecto haciendo una extensión de el. Esta extensión fue de 6 meses. Un día de proyecto consistía en 4 horas reales de dedicación a partir de la T3. La previsión final, fue de 199 días, de Febrero de 2014 a Noviembre de Y asumiendo que durante los fines de semana no se trabajaría. Tarea Definición Días T1 Planteamiento del proyecto y del problema 5 T2 Estudio de la revisión literaria y tecnologías a usar 20 T3 Estudio de las baterías de pruebas adecuadas 8 T4 Diseño de las metaheurísticas y algoritmos 16 T5 Implementación 80 T6 Pruebas computacionales 30 T7 Documentación y memoria 40 Cuadro 2.2: Planificación final. En la figura 2.1 se puede visualizar el diagrama de GANTT con la duración total.13 Objetivos y planificación 5 Figura 2.1: Diagrama de GANTT final14 15 Capítulo 3 Descripción del FLP El Facility Location Problem fue introducido de forma original por Stollsteimer (1961)[1] y Balinski (1966)[2]. En este problema el objetivo principal es localizar un número indeterminado de facilities, para minimizar la suma del coste de instalación, y de servicio variable de los nodos a dichas facilities. La mayoría de versiones del problema asumen que; en la mayoría de localizaciones donde se puede colocar una facility, están ya predeterminadas, y que las demandas a cada nodo de éstas se conocen por adelantado. Por otra parte, la variante llamada uncapacitated FLP, asume que no hay ningún limite en la demanda hacia las facility. Por ejemplo, en el número de nodos que cada una de las facility puede tener asociados o dar servicio. Normalmente, las decisiones ya tomadas respecto a las facility, son muy difíciles de modificar o anular, por el coste fijo asociado a su apertura. El FLP es muy útil a la hora de modelar problemas de asignación y en una gran diversidad de campos. Por ejemplo, en problemas de logística y gestión de inventario, dónde hay que asignar centros de distribución, o de venta a una cadena de montaje. También, podemos encontrar ejemplos hasta en problemas de redes y telecomunicaciones, dónde hay que asignar servidores de servicio en la nube, en una red distribuida, o cabinas de fibra en una red de fibra óptica. Referenciando a Verter (2011)[3], en el Uncapacitated FLP, la localización de las facility y la posición de los nodos, son considerados puntos discretos en el grafo (figura 3.1). Esta también es considerada una versión simple del FLP. Incluso sin la restricción en la capacidad de la facility, el FLP ha sido probado como NP-Difícil (Cornujols et al. 1990)[4]. Por lo tanto, y para el UFLP, tenemos una entrada de datos que consiste en un conjunto de facilities, un conjunto de nodos, y en la distancia comprendida entre cada uno de ellos. Así pues, el objetivo es abrir facilities con el fin de que el sumatorio del coste de la facility, y el coste de servicio comprendido entre esta y el nodo sea el mínimo. 716 Descripción del FLP 8 Un ejemplo de una instancia del UFLP, es el implementado en la figura 3.1. Esta asume que las distintas alternativas de facilities están predeterminadas. UFLP tiene como objetivo la producción y distribución de una única mercancía, artículo, producto o servicio en un periodo de tiempo determinado. Durante este periodo de tiempo normalmente también se asume que la demanda también es conocida con exactitud. Figura 3.1: Ejemplo del Uncapacitated FLP Explicado de una manera más formal, el Uncapacitated FLP es definido sobre un grafo G = (F, C, E), dónde F es un conjunto no vacío de facilities, dónde cada una de ellas tiene una capacidad ilimitada, C es un conjunto no vacío de nodos que tendrán que ser servidos por las facilites seleccionadas, y E es un conjunto de aristas que conectan cada nodo j C con alguna de las facility en F (figura 3.1). Conectar un nodo j C a una facility i F tiene un coste de servicio, c ij 0. Además, cada una de las facility i F tiene un coste fijo de apertura, f i 0. En donde: X especifica el conjunto de facilities abiertas, con X F σ : C X es una función dónde se asigna a cada uno de los nodos j C a una facility σ(j) X que satisface que c σ(j)j = mín i X {c ij. Por lo tanto, el uncapacitated FLP consiste en minimizar el coste total de proveer servicio a todos sus clientes teniendo en cuenta también los costes de abrir una facility. mín f i + c σ(j)j sujeto a X F i X j C17 Capítulo 4 Revisión literaria En esta capítulo, se explican y repasan distintas soluciones propuestas en el tiempo, a la vez que se repasan las distintas variantes del FLP, y algunos de los escenarios que este problema puede abarcar. El FLP fue introducido por Balinski (1966)[2] y Stollsteimer(1961)[1], al que bautizaron como Plant Location Problem. Uno de los primeros trabajos sobre el FLP fue un algoritmo branch-and-bound desarrollado por Efroymson y Ray (1966)[5]. Otra de las primeras soluciones propuestas usa el método de búsqueda directa, que fue propuesto por Spielberg (1969)[6]. El autor define dos algoritmos basados en direct search, uno consideró que las facilities estaban abiertas al principio, y el otro consideró que las facility estaban cerradas. Schrage (1975) presentó una solución que difiere a la presentada por Efroymson y Ray (1966) [5], basando la obtención de la solución en programación lineal. Por otro lado, Erlenkotte (1978)[7] presentó una solución basándose en la aportada anteriormente, pero considerando una función con objetivo dual. Más adelante Körkel (1989)[8] presentó una versión mejorada del algoritmo original de Heilenkotter. Uno de los primeros algoritmos de aproximación propuestos para este problema, vino desarrollado por Hochbaum (1982)[9], que presentó un algoritmo glotón. Nozick et al. (1998), presentó una aproximación lineal para calcular el total del stock de seguridad, teniendo en cuenta el número de facilities. Más tarde Shmoys et al. (1997)[10] dio el primer factor de aproximación para este problema, que fue mejorado por Chudak (1998)[11]. Estos dos algoritmos están basados en LP-Rounding. Jain y Vazirani (1999)[12] que desarrollaron un algoritmo primal-dual con tiempos de ejecución más rápidos y adaptados, con el fin de poder resolver varios problemas relacionados a este. Este mismo algoritmo, fue mejorado por Jain et al. (2003)[13] con lo que obtuvo unos mejores resultados. 918 Revisión literaria 10 Los algoritmos de aproximación, han sido superados en la práctica por heurísticas más sencillas aunque sin garantías de rendimiento si son usadas con grandes instancias de datos. Algoritmos y métodos basados en búsqueda local, han sido usados durante décadas, empezando por Kuehn y Hamburger (1963)[14]. Estos autores presentaron uno de los primeros modelos para el problema y un procedimiento heurístico para solucionarlo. Éste, estaba organizado principalmente en dos fases, primero una fase constructiva que era considerada como el programa principal, y luego otra de mejora. Siguiendo este trabajo, se han aplicado metaheurísticas mucho más sofisticadas para solucionar el FLP. Alves y Almeida (1992)[15] propusieron un algoritmo dónde se utilizaban una de las primeras metaheurísticas al problema. Kratica et al. (2001)[16] presentaron un algoritmo genético mejorando todos los trabajos previos. Ghosh (2001)[17] presentó una heurística para este problema, ésta usaba una búsqueda tabú como búsqueda local consiguiendo así soluciones muy competitivas con tiempos de ejecución muy cortos, si lo comparamos con otros algoritmos. Michael y Van Hentenryck (2003)[18] definieron un algoritmo de búsqueda tabu, que, comparado con los trabajos anteriores basados en algoritmos genéticos, éste demostraba ser mas simple, robusto, eficiente y competitivo pues usaba una aproximación lineal en donde movía una única facility en cada una de las iteraciones. Resende y Werneck (2006)[19] propusieron un algoritmo basado en una metaheurística llamada Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP). El algoritmo combina una fase de construcción agresiva con un posterior procedimiento basado en búsqueda local obteniendo muy buenos resultados aún comparandolos con la mejor solución conocida y con un gran número de instancias probadas. Cooper (1963)[20] estudió el problema de como decidir las localizaciones de los almacenes y la asignación de la demanda de los clientes hacia estos, teniendo en cuenta sus localizaciones y demandas. Este problema fue considerado como el más básico de todos los FLP. A partir de aquí, se han ido estudiando muchas variantes a este problema. Una de las primeras, trató de añadir una restricción de capacidad a cada una de las facilities, limitado el numero de nodos que estas podían abarcar. Esta variante ahora es llamada Capacitated Facility Location Problem (CFLP). Otra variación del FLP original, es el problema dónde se considera la entrega de distintos productos, a esta variación se le llama Multi Commodity Facility Location Problem (MCFLP). Esta fue estudiada inicialmente por Klincewicz y Liss (1987)[21], que estudiaron el problema sin ninguna restricción en el número de productos en cada una de las facility. En el FLP con una función de coste general (FLP-GCF), el coste de la facility está basado en función del número de nodos asignados a esta. Otra de las variantes para el problema original, es la que considera que los nodos o puntos de demanda, van llegando uno a uno, con el objetivo de mantener un conjunto de facilities que sean capaces de dar servicio a estos nodos. Este problema es19 Revisión literaria 11 llamado Online Facility Location Problem (OFLP), por Meyerson (2001)[22]. Carrizosa et al. (2012)[23] presentó una una variación no lineal al problema. Esta variación, modificó la formulación básica basada en programación entera, llamada Nonlinear Minsum Facility Location Problem (NMFLP). Otra modificación también muy importante del problema, es la llamada under uncertainty (Snyder 2006)[24], dónde se considera que cualquier parámetro del problema (principalmente el coste, la demanda o la distancia) puede variar de forma considerable. El objetivo en estos problemas, en encontrar una solución que, cambiando de forma aleatoria todos los parámetros, esta se ejecute de forma correcta, esto es denominado una solución robusta. Los parámetros aleatorios pueden ser continuos o discretos. Erlebacher y Meler(2000) desarrollaron un modelo no lineal, teniendo en cuenta la ubicación del inventario para diseñar un sistema con dos niveles de distribución dónde las demandas de los nodos son estocásticas, con el objetivo de decidir el número de facilities, su localización, y las asignaciones de los nodos a las facilities, y así minimizar la suma de; el coste de las facilities abiertas, el coste del mantenimiento de los inventarios, el coste total de abastecer a las facilities abiertas, y el coste de transporte entre facilities y clientes. También hay que mencionar una extensión del FLP que se combina con otro problema de optimización, el Steiner tree problem (STP). Como resultado a esto, Karger y Minkoff (2000)[25] definieron el FLP conectado (conflp). El ConFLP introduce nuevas restricciones adicionales al problema, dónde el problema de Steiner tiene que conectar todas las facility abiertas. Esta variación del problema es especialmente interesante para aplicaciones reales de redes porque combina problemas de localización y de conectividad. Actualmente, se pueden encontrar algunos problemas basados en el diseño de redes digitales donde se puede aplicar el FLP. Thouin y Coates (2008)[26], proponen un ejemplo aplicándolo al vídeo bajo demanda (VoD). Éstos servicios son complejos y suelen requerir una cantidad alta de recursos, por lo tanto, las implementaciones de este tipo de servicios suelen implicar unos diseños muy cuidados. Una tarea muy importante en la fase dónde se planifica la red, es la del reparto de recursos, ya que debido al gran crecimiento de las redes peer-to-peer y el uso de dispositivos móviles han vuelto a este problema más complejo. Otro ejemplo se puede encontrar en el artículo de Lee y Murray (2010)[27]. Donde los autores exponen una solución basada en el FLP para solucionar un problema en que se diseña una red inalámbrica para toda una ciudad, donde aparecen dos dificultades principales; la primera es como poner el equipamiento Wi-Fi para maximizar la cobertura, y la segunda como conectar el equipamiento Wi-Fi para asegurarse que la red no se cae. Maric (2013)[28] aplicó el FLP para abordar un problema dónde se tenían que colocar puntos de atención sanitaria en un conjunto de posibles lugares donde el objetivo era20 Revisión literaria 12 minimizar el máximo número de pacientes asignados a los puntos sanitarios. Otros ejemplos donde aplicar el FLP, se pueden encontrar en el área de la gestión de cadenas de montaje o distribución. También se pueden encontrar usos para las variantes del FLP en redes. Por ejemplo, el OFLP puede modelar un problema de diseño de red en donde se tienen que comprar varios servidores y cada uno de los nodos tiene que ser conectado a uno de estos. Una vez la red ha sido construida, puede haber la necesidad de añadir nuevos nodos a esa red. En este caso, se añadirían nuevos costes al problema como el coste de conectar nuevos nodos al cluster o el coste de instalar servidores adicionales.21 Capítulo 5 Metaheurísticas usadas Como introducción, el objetivo general de un algoritmo es el de conseguir buenos tiempos de ejecución y soluciones (normalmente las óptimas). Los algoritmos heurísticos abandonan uno o ambos objetivos. Por ejemplo normalmente pueden encontrar soluciones buenas, pero estas soluciones encontradas no pueden ser probadas como las mejores o sin un error existente. También pueden tener tiempos de ejecución muy rápidos, aunque no se puede asegurar que todas la ejecuciones sean siempre así. En cambio, en este proyecto se habla de metaheurísticas, una metaheurística se define como un método heurístico para resolver un tipo de problema computacional y general. Las metaheurísticas generalmente se aplican a problemas que no tienen un algoritmo o heurística especifica que dé una solución satisfactoria, o cuando no es posible implementar un método para obtener un resultado óptimo. La mayoría de metaheurísticas tienen como objetivo los problemas de optimización combinatoria Local Search Local Search es un método metaheurístico usado en una gran variedad de problemas de optimización. Puede ser usado en problemas formulados para encontrar una solución óptima dentro de un conjunto de posibles soluciones. Este algoritmo, va de solución a solución buscando dentro del conjunto de soluciones candidatas y aplicando cambios locales hasta que se encuentra una solución óptima o hasta que el tiempo máximo marcado se acaba. En otras palabras, este se puede ver como un proceso iterativo que empieza con una solución válida para el problema, y la mejora realizando modificaciones locales. 1322 Metaheurísticas usadas 14 Algoritmo básico de Local Search: s generar solución inicial; while s no es el último local do s N(s)conf(s) < f(s ); (Si la solución mejor esta dentro de la vecindad de s) ; s s ; end Algorithm 1: Pseudocódigo LS. El algoritmo 1, empieza con una solución inicial y busca entre las facility vecinas una mejor solución a la actual. Si la encuentra, la reemplaza por la nueva y continua con el proceso. El proceso continuará hasta que no se pueda mejorar la solución actual. La solución final depende fuertemente de la primera solución inicial generada ya que se itera sobre esta, buscando soluciones óptimas en la vecindad. Esta es la principal desventaja de este algoritmo, ya que, por el motivo mencionado anteriormente, se suele quedar atrapado fácilmente en un óptimo local. Un óptimo local es una solución óptima dentro de un subconjunto del espacio de soluciones. En contra, el óptimo global es la solución óptima del espacio de soluciones entero Iterated Local Search Referenciando a Lourenço et al.(2010)[29], el problema principal del local search es que puede quedarse atrapado en óptimos locales, que pueden ser peores que los mínimos globales. El ILS escapa de de los óptimos locales aplicando perturbaciones al mínimo local actual. El ILS se compone de varias fases, primero se genera una solución inicial de forma aleatoria y se le aplica un local search para mejorarla. Una vez empezado el bucle, cada iteración pasa por tres etapas; la primera etapa se hace un perturbar, que lo que hace es romper la solución actual para generar otra distinta, la segunda etapa pasa por aplicar un local search a la solución obtenida de la perturbación, y la última etapa se comprueban los criterios de aceptación.23 Metaheurísticas usadas 15 Figura 5.1: Flujo básico ILS Pseudocódigo Iterated Local Search: s generar solución inicial; s Local Search(s); while criterio para finalizar do s perturbar(s*, historia); s Local Search(s ); s criterio de aceptación (s*, s*, historia); end Algorithm 2: Pseudocódigo ILS. La perturbación tiene que ser suficiente para salir del mínimo local, si es demasiado grande, esta nos puede llevar a un inicio aleatorio, y en cambio, si la perturbación es insuficiente, no será capaz de sacarnos del mínimo local. (figura 5.2). En la figura 5.2, se puede ver dos ejemplos de perturbación aplicadas a una solución, depende lo fuerte que sea la perturbación (lo mucho o poco que se destruya la solución previa), esta saltará a un espació de solución o a otro espacio de soluciones que pueden ser mejores o no. Para evitar volver a una misma solución, se deben incluir aspectos aleatorios o adaptativos, sino se transformaría en un proceso determinista Greedy adaptive search procedures (GRASP) GRASP es un método multi-start que fue diseñado para resolver problemas de optimización (Feo y Resende, 1995)[30]. La metodología básica consiste en dos fases: 24 Metaheurísticas usadas 16 Figura 5.2: Perturbación de una solución (Fuente: Wikipedia) a) Una fase de construcción, que genera una solución valida. b) Una segunda fase que consiste en un procedimiento local search. Se repiten las dos fases anteriores hasta que los criterios de aceptación se cumplen. Pseudocódigo GRASP: input : iteraciones máximas, semilla output: Mejor solución obtenida for 1 hasta número máximo de iteraciones do s Greedy Randomized Construction(semilla); s Local Search (s); actualiza solución (s, mejor solución); end Algorithm 3: Pseudocódigo GRASP. La fase de construcción, crea paso a paso la solución parcial y de manera aleatoria. Esta fase esta sujeta a un elemento de aleatorización, por ese motivo se le pasa una semilla, que se encarga de controlar el proceso. En la segunda fase, se realiza un local search de la fase anterior. Una vez realizado esto, se van guardando los resultados y actualizando el mejor resultado obtenido en cada 25 Metaheurísticas usadas 17 una de las iteraciones. El algoritmo se ejecutará hasta que los criterios de aceptación se cumplan Aleatorización sesgada La aleatorización sesgada se basa en que no todas las posibles facilities tienen el mismo peso probabilístico, dando un cierto tipo de probabilidad a las facilities con un menor coste (Ver figura 5.3). Figura 5.3: Aleatorización uniforme vs aleatorización sesgada. Fuente: Juan A. (2014)[31] Esta técnica usa una distribución geométrica en función de un parámetro beta que oscila entre 0 y 1. Analizando los extremos, si la beta tiene el valor de 0, entonces actuará igual que una aleatorización uniforme. En cambio si el valor de la beta es 1, actuara de forma totalmente determinista.26 27 Capítulo 6 Metodología de resolución En este proyecto se ha propuesto una solución que combina una metaheurística basada en un Iterated Local Search (ILS) (Lourenço et al 2010)[29], con unas técnicas de aleatorización sesgada (Juan et al. 2011[32], Gonzalez-Martin et al. 2012a[33]) para poder solucionar de forma óptima el UFLP ILS con aleatorización sesgada En primera instancia, la idea es hallar la solución mas óptima en el mínimo tiempo posible, haciendo aleatorio algunos pasos de la heurística. Por lo tanto cada vez que se ejecute el algoritmo, al usar estos procedimientos aleatorios, se obtendrán, siempre, resultados distintos. Cabe destacar, sin embargo, que dicho procedimiento no es absolutamente aleatorio, pues la aleatorización sesgada del proceso, favorece a los candidatos potencialmente mejores. El algoritmo propuesto está representado en un diagrama de flujo en la Figura 6.1. Primero, carga con las instancias del problema, generando una primera solución inicial generada de manera aleatoria. Para generar esta solución inicial, el algoritmo elige un número aleatorio entre el numero total de facilities / 2 y el numero total de facilities y, elige aleatoriamente N facilities para abrir dentro de ese rango. Finalmente, calcula el coste total de la solución inicial generada. Esta es usada como punto de inicio. El motivo por el cual se seleccionan más de la mitad de las facilities para abrir en la primera solución inicial, es debido principalmente, al coste computacional, pues resulta bastante menos costos cerrar una facility que abrirla, y esto sucede por la forma en como son calculados tales costes, así pues, cuando una facility es seleccionada para ser cerrada, a la hora de recalcular el coste total de la solución solo hay que reasignar los 1928 Metodología de resolución 20 nodos que estaban asignados a la facility que se ha cerrado, por lo que el resto de nodos asignados a otras facilities permanecerán igual. En cambio, cuando se abre una facility, cada uno de los nodos de la instancia que estamos calculando tienen que ser revalidados para asignarlos a una facility, esto es así porque no se puede saber si el nodo tendrá un coste mejor con la nueva facility abierta. Por este motivo, si se empieza con una solución inicial que contenga un gran número de facilities abiertas, será mucho más efectivo computacionalmente. Una vez se ha generado la primera solución inicial, se le aplica un Local Search para refinar-la, en este caso se han propuesto dos Local Search. El primero es uno muy simple (al que llamaremos Local Search A), y el segundo es un Local Search más completo (al que llamaremos Local Search B). El Local Search A está basado solo en el cierre de facilities. El funcionamiento es el siguiente: Este empieza por la solución actual y de forma aleatoria cierra una a una cada una de las facilities abiertas. Éstas son seleccionadas de manera aleatoria de entre todas las abiertas. Si la solución al cerrar una facility es mejor (tiene un coste menor), entonces se cierra definitivamente de la solución, sino esta facility se sigue manteniendo abierta. Por otro lado, el Local Search B, trabaja en una combinación de abrir, cerrar e intercambiar facilities. Primero, este empieza abriendo una a una cada una de las facility cerradas. Este evalúa la solución en cada una de las etapas y solo añade una facility a la solución si esta la mejora. En una segunda etapa hace un cambio, reemplazando un número aleatorio de facilities abiertas en la solución por el mismo número de facilities cerradas. Finalmente, en la tercera etapa, se cierran una a una y también forma aleatoria las facilities abiertas, cerrándolas de forma definitiva siempre que en caso de cerrarla ofrezca una mejora en el coste de la solución. La solución generada será finalmente el punto de inicio para el ILS y también será considerada como la solución base. El ILS es principalmente un proceso en donde, en cada una de las iteraciones, se genera una solución que mejora la solución base. El ILS propuesto en esta parte del proyecto es: 1) Destrucción/Contrucción de la solución con el perturbar 2) Refinar la solución con un Local Search 3) Calcular los criterios de aceptación de la solución propuesta En el primer paso, se aplica una perturbación a la solución. Esta perturbación básicamente destruye una parte de la solución eliminando algunas facilities abiertas, y posteriormente reconstruye la solución abriendo otras nuevas. Teniendo en cuenta que siempre se abren más facility que se cierran. Esta solución vuelve a ser otra vez refinada de la Mostrar más
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