ÇOK ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ: GELİNEN NOKTA VE POTANSİYEL ARAŞTIRMA ALANLARI

Transkript

1 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım 2005 ÇOK ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ: GELİNEN NOKTA VE POTANSİYEL ARAŞTIRMA ALANLARI Zehra KAMIŞLI ÖZTÜRK Anadolu Üniversitesi Müjgan SAĞIR ÖZDEMİR Osmangazi Üniversitesi Özet Bu çalışma çok ölçütlü çizelgeleme problemleri konusunda bir literatür taramasının sonuçlarını temel almaktadır. Bu problemlerde yer alan ölçüt ve /veya amaçlar çoğu zaman birbirleriyle çelişir. Kaynakların en uygun şekilde kullanılması için bu ölçütler arasında bir ödünleşme meydana gelmektedir. Yanı sıra, bu problemlerin doğrusal olmayan yapıları nedeniyle çözümleri de zorlaşmaktadır. Makine ve zaman çizelgeleme, ders çizelgeleme, araç rotalama ve kesme problemleri gibi kaynak atama problemleri bir çeşit çok ölçütlü problemdirler. Bu çalışmada, söz konusu problemlere ilişkin yapılacak çalışmalara bir girdi teşkil etmesi açısından bir literatür taraması yapılmıştır. Öncelikle problem türleri ve özellikleri tanıtılmış ardından mevcut çalışmalar yıllarına, uygulandıkları sektöre, amaç fonksiyonlarına ve kullandıkları çözüm yaklaşımlarına göre sınıflandırılmıştır. Böylece, çok ölçütlü problemlerde gelinen noktalar değerlendirilmiş, açık kalan noktalar irdelenmiştir. Anahtar Sözcük: Çok Ölçütlü Karar Verme, Çizelgeleme, Kaynak Atama Problemi. 1. ÇOK ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMLERİ 1950 lerde başlayan çizelgeleme çalışmalarının 1980 lere kadar tek ölçütlü olduğu görülmektedir. Çizelgeleme konusunda literatürde sayısız çalışma yer almaktadır. Ancak bu çalışmalardan sadece bir grubu çok ölçütlü olarak ele alınmıştır. Bu çalışmada, çizelgeleme problemleri bir çeşit kaynak atama problemi olarak kabul edilmiştir. Bu durumda bazen çoğu gerçek problemin en önemli ve kısıtlı kaynağı olan zaman; bazen de makine, iş gücü, saat veya malzeme en iyi kullanımı amaçlanan kaynak olabilmektedir. İzleyen kesimde çizelgeleme problemleri alt başlıklar halinde incelenmektedir Zaman Çizelgeleme Problemleri Zaman çizelgeleme problemi bir dizi faaliyetin, kişi, malzeme veya sermayenin belirli kısıtlar altında, önceden tanımlanmış zaman dilimlerine atandığı problemlerdir. Zaman çizelgeleme problemleri polinom zamanda çözülemeyen zor problemlerdir. Geleneksel algoritmalar yerine genetik algoritmalar gibi alternatif yöntemler kullanılmaktadır. Karmaşık yapısından dolayı zaman çizelgeleme problemleri yıllardır üzerinde çalışılan bir konu olmuştur. Eğitim kurumlarında karşılaşılan ders hazırlama problemi, çakışmalar olmayacak şekilde öğretmen, sınıf, derslik, ekipman vb. den oluşan bir setin belli bir periyoda atanması işlemi olarak tanımlayabilir (Badri, 1996; Ozdemir ve Gasimov, 2004; Carrasco ve Pato, 2004; Dimopoulou ve Miliotis, 2004; Daskalaki ve Birbas, 2005). Eğitim kurumlarında karşılaşılan diğer bir çizelgeleme problemi de sınavların çizelgelenmesidir (Azimi, 2005). Makine çizelgeleme problemleri de makine konfigürasyonlarına göre tek-makine (Nowicki and Zdrzałka, 1990; Hoogeveen, 1996; Gupta ve Sivakumar, 2005; Zhou ve diğerleri, 2005), paralel makine çizelgeleme problemleri (Graham, 1966; Kawaguchi ve Kyan, 1986; Nowicki ve Zdrzałka, 1995; Alidaee ve Ahmadian, 1993) ve akış tipi üretim çizelgeleme problemleri (Gupta ve diğerleri, 2002; Engin ve Döyen, 2004; Elias ve diğerleri, 2005; Varadharajan ve Rajendran, 2005; Xia ve Wu, 2005; Loukil ve diğerleri a, 2005) olarak sınıflandırılabilir. Loukil ve diğerleri b (2005), hem tek makine hem de paralel makinelerin çizelgelenmesi üzerine bir sezgisel yöntem 237

2 Z. Kamışlı Öztürk, M. Sağır Özdemir geliştirmişlerdir. Miragliotta, ve Perona (2005) yarı iletken ve metal sanayinde üretim çizelgeleme konusunda çalışmışlardır. Murata ve diğerleri (1998), çok ölçütlü zaman çizelgeleme probleminin formülasyonunda bulanık teslim tarihi kavramını kullanmışlardır. Özellikle son yıllarda, çok ölçütlü zaman çizelgeleme konusunda farklı uygulamalara da rastlanmaktadır. Tren seferlerinin çizelgelenmesi (Ghoseiri ve diğerleri, 2004), hemşirelerin çalışma saatlerinin çizelgelenmesi (Bard ve Purnomo, 2005), ormancılıkta kesme planlarının belirlenmesi (Ducheynea ve diğerleri, 2004), proje çizelgeleme (Yamashita ve diğerleri, 2004; Azaron ve diğerleri, 2005), kriket turnuvasında müsabakaların çizelgelenmesi, tedarikçilerin çizelgelenmesi (Chan ve diğerleri, 2005), roket fırlatma kontrolünün sağlanması (Clement ve diğerleri, 2005) ve pilotların eğitim programlarının hazırlanması (Xu ve diğerleri, 2006) gibi örnekler literatürde yer almaktadır Araç Rotalama Problemleri Çok amaçlı araç rotalama konusundaki ilk çalışma Park ve Koelling (1986) tarafından yapılmıştır. Literatürdeki diğer çok amaçlı araç rotalama çalışmalarına örnek olarak Tan ve diğerlerinin (2005) kamyon ve tırların rotalanmasında geliştirdikleri hibrid evrimsel algoritması verilebilir. Gayialis ve Tatsiopoulos ise (2004), bir petrol şirketinin petrol ürünlerinin dağıtımında rotalama ve çizelgeleme işlemlerinin yapılması için bir karar destek sistemi geliştirmişlerdir. Perrier ve diğerleri (in press), çalışmalarında kış aylarında yolların bakımı konusunda araç rotalamaya ilişkin bir literatür çalışması yapmışlardır. Ayrıca Le-Anh ve De Koster in (2005) otomatik yönlendirmeli araçlar konusunda hazırladıkları literatür çalışmasında da çok amaçlı araç rotalama problemleri ele alınmıştır. Gezgin satıcı problemi de araç çizelgeleme probleminin sonsuz kapasiteli tek taşıtlı özel hali olarak tanımlanabilir Kesme Problemleri Cam, kağıt, tekstil, metal ve mobilya benzeri endüstri alanlarında, boyutları bilinen bir malzemeden, çeşitli biçim, miktar ve boyutlara sahip daha küçük parçaların kesilerek kullanılması gerekmektedir. Bu tür problemler, genel olarak, malzeme kesme problemleri olarak adlandırılmaktadır. Kesme problemlerini karakterize eden temel özellikler; ana malzeme boyutları, istenen parça çeşidi, her bir parçanın boyutu, talep miktarı ve kesme tekniği olarak sıralanabilir. Gradisar ve Trakman (2005) çok amaçlı bir boyutlu kesme problemlerinin çözümünde dal-sınır algoritması ile ardışık sezgisel prosedürünü kullanmışlardır. Çok amaçlı, bir boyutlu kesme problemlerini ele alan diğer çalışmalara örnek olarak Liang ve diğerlerinin (2002) geliştirdikleri evrimsel programlama ve Antonio ve diğerlerinin (2002) dinamik programlama temelli sezgisel yaklaşımları verilebilir. Saraç ve Özdemir in (2003) çalışmasında da bir buçuk boyutlu çok amaçlı kesme problemleri için bir genetik algoritma geliştirilmiştir. 2. ÇALIŞMALARIN SINIFLANDIRILMASI Bu çalışmada ele alınan makaleler, kullandıkları çözüm yöntemleri, çalışmaların uygulandığı sektör ve çalışmaların yapıldığı yıllar temelinde sınıflandırılmıştır. Bu sayede, çok ölçütlü çizelgeleme problemlerinde gelinene noktalar değerlendirilmiş, açık kalan noktalar irdelenmiştir Kullanılan Çözüm Yöntemleri Çok ölçütlü çizelgeleme problemlerinin kombinatorik yapısından kaynaklanan çözüm zorluğu nedeni ile birçok çalışmada çözüm yöntemi olarak genetik algoritmalar (Celano ve diğerleri, 1999; Cochran ve diğerleri, 2003; Ducheynea ve diğerleri, 2004; Chang ve diğerleri, 2005; Lacomme ve diğerleri, 2005; Elias ve diğerleri, 2005), tavlama benzetimi (Xia ve Wu, 2005; Varadharajan ve diğerleri, 2005; Loukil ve diğerleri a, 2005; Gupta ve Sivakumar, 2005) yasaklı arama (Xu ve diğerleri, 2004; Al-Fawzana ve Haouarib, 2005), sinir ağları (Carrasco ve Pato, 2004), bulanık mantık (Tsourdos ve diğerleri, 2005), evrimsel algoritmalar (Moona ve Seo, 2005; Baran ve diğerleri, 2005), beam search algoritması (McMullena ve Tarasewich, 2005; Zhou ve Zhong, 2005) ve yapay bağışıklık sistemi (Engin ve Döyen, 2004) gibi sezgisel yöntemler ile bu sezgisel yöntemlerden oluşan hibrid yöntemler (Azimi, 2005; Mika ve diğerleri, 2005; Tan ve diğerleri, 2005) kullanılmıştır. Liang ve diğerleri (2002) bir boyutlu kesme problemlerinin çözümünde evrimsel programlamanın genetik algoritmalara göre daha iyi çözüm verdiğini göstermişlerdir. Karma tamsayılı programlama (Wanga ve diğerleri, 2005; Bard ve Purnomo, 2005; Daskalaki ve Birbas, 2005), dinamik programlama (Chen ve Chen, 2005) ve benzetim (Holweg ve diğerleri, 2005; Gupta ve Sivakumar, 2005) gibi geleneksel yöntemler de kullanılan çözüm yöntemleri arasındadır. Ozdemir ve Gasimov (2004) ise ders çizelgeleme problemini 0-1 çok amaçlı problem olarak ele almışlar, çözüm yöntemi olarak da analitik hiyerarşi yöntemi ve düzenlenmiş subgradient algoritmasını kullanmışlardır. Tedarikçi seçiminde Chan ve diğerleri (in press) de serim kuramından yararlanmışlardır. Şekil.1 de görüldüğü gibi, genetik algoritmalar en çok tercih edilen çözüm yöntemidir. Genetik algoritmalardan sonra en çok kullanılan yöntemler de tavlama benzetimi ve yasaklı arama ile bu sezgisel yöntemlerin birlikte kullanıldığı hibrid yöntemlerdir. İncelenen çalışmalarda genetik algoritmalar, tavlama benzetimi, yasaklı arama, 238

3 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım 2005 sinir ağları gibi yapay zeka tekniklerinin geleneksel yöntemlere göre belirgin bir şekilde tercih edildiği görülmektedir yapay bağışıklık sistemi algoritması beam-search algorithm Benzetim bulanık mantık dinamik programlama doğrusal olmayan programlama evrimsel algoritma geleneksel genetik algoritmalar hibrid serim sinir ağları tavlama benzetimi yasaklı arama Şekil 1. Kullanılan çözüm yöntemleri 2.2. Çalışmaların Uygulandığı Sektörler Yapılan araştırma soncunda çok ölçütlü çizelgeleme problemlerinin en çok üretim sektöründe ele alındığı görülmüştür. Bu problem türünün ele alındığı sektörlerin dağılımı Şekil.2 de verilmiştir. Gerçek hayat problemlerinin çok amaçlı/ölçütlü olması nedeniyle, hizmet, eğitim, sağlık gibi sektörlerde de çok ölçütlü çizelgeleme problemleri ele alınmaktadır araç rotalama eğitim hizmet kesme problemleri proje çizelgeleme sağlık ulaşım üretim Şekil 2. Çalışmaların uygulandığı sektörler 2.3. Çalışmaların Gerçekleştiği Yıllar Çok ölçütlü çizelgeleme çalışmaları 1980 lerin sonunda başlamış ve günümüze kadar devam etmiştir. Özellikle 2000 yılından sonra yapılan çizelgeleme çalışmalarında çok ölçütlülük kavramı ön plana çıkmıştır. 239

4 Z. Kamışlı Öztürk, M. Sağır Özdemir Şekil 3. Çalışmaların gerçekleştiği yıllar 3. SONUÇ Bu çalışmada kaynak atama problemlerinin çeşitliliğine değinilmiş, bu problemlerin çok ölçütlü olarak ele alınmalarının gerekliliği belirtilmiştir. Çok ölçütlülük kavramına son yıllarda ağırlık verildiği ve üretim sektörü dışında diğer sektörlerde de uygulamaların ele alındığı görülmüştür. Bu çalışmada gözden kaçırılmaması gereken bir nokta, sadece ilgili problemi çok ölçütlü olarak ele almış makalelerin araştırılmış olmasıdır. Çok ölçütlülük özelliği göz ardı edilirse yayın sayısının artacağı açıktır. 4. KAYNAKÇA AL-FAWZANA, M. A., HAOUARIB, M., 2005, A Bi-Objective Model for Robust Resource-Constrained Project Scheduling, Int. J. Production Economics 96, ALIDAEE, B., AHMADIAN, A., 1993, Two Parallel Machine Sequencing Problems Involving Controllable Job Processing Times, European Journal of Operational Research 70, ANTONIO, J., CHAUVET, F., CHU, C., PROTH, J. -M., 1999, The Cutting Stock Problem with Mixed Objectives Two Heuristics Based on Dynamic Programming, European Journal of Operational Research 114, AZARON, A., KATAGIRI, H., SAKAWA, M., KATO, K., MEMARIANI, A., 2005, A Multi-Objective Resource Allocation Problem in PERT Networks, European Journal of Operational Research. AZIMI, Z. N., 2005, Hybrid Heuristics for Examination Timetabling Problem, Applied Mathematics and Computation, Volume 163, Issue 2, 15 April 2005, Pages BADRI, M. A., 1996, A Two-Stage Multiobjective Scheduling Model for [faculty-course-time] Assignments, European Journal of Operational Research 94, BARAN, B., LUCKEN, H., SOTELO, A., 2005, Multi-Objective Pump Scheduling Optimization Using Evolutionary Strategies, Advances in Engineering Software 36, BARD, J. F., PURNOMO, H. W., 2005, Preference Scheduling for Nurses Using Column Generation, European Journal of Operational Research 164, CARRASCO, M. P., PATO, M. V., 2004, A Comparison of Discrete and Continuous Neural Network Approaches to Solve the Class/Teacher Timetabling Problem, European Journal of Operational Research, Volume 153, Issue 1, Pages CELANO, G., FICHERA, S., GRASSO, V., La COMMARE, U., PERT'ONE, G., 1999, An Evolutionary Approach to Multi-Objective Scheduling of Mixed Model Assembly Lines, Computers & Industrial Engineering 37, CHAN, C. K., LI, L. Y., NG, C. T., CHEUNG, B. K., LANGEVIN, A, (in press), Scheduling of Multi-Buyer Joint Replenishments, Int. J. Production Economics. 240

5 V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, Kasım 2005 CHANG, P. C., CHEN, S. H., LIN, K. L., (in press), Two Phase Sub-Population Genetic Algorithm for Parallel Machine-Scheduling Problem, Expert Systems with Applications 1-8. CHEN, J., CHEN, L., 2005, Pricing and Production Lot-Size/Scheduling with Finite Capacity for A Deteriorating Item over A Finite Horizon, Computers & Operations Research 32, CLEMENT, B., DUC, G., MAUFFREY, S., 2005, Aerospace Launch Vehicle Control: A Gain Scheduling Approach, Control Engineering Practice 13, COCHRAN, J. K., HORNG, S-M., FOWLER, J. W., 2003, A Multi-Population Genetic Algorithm to Solve Multi-Objective Scheduling Problems for Parallel Machines, Computers & Operations Research 30, DASKALAKI, S., BIRBAS, T., 2005, Efficient Solutions for A University Timetabling Problem through Integer Programming, European Journal of Operational Research, Volume 160, Issue 1, Pages DIMOPOULOU, M., MILIOTIS, P., 2004, An Automated University Course Timetabling System Develop in a Distributed Environment: A Case Study, European Journal of Operational Research 153, DUCHEYNEA, E. I., WULFA, R. R., BAETS, B., 2004, Single Versus Multiple Objective Genetic Algorithms for Solving the Even-Flow Forest Management Problem, Forest Ecology and Management 20, ELIAS, J., ARROYO, C., ARMENTANO, V. A., 2005, Genetic Local Search for Multi-Objective Flowshop Scheduling Problems, European Journal of Operational Research 167, ENGIN, O., DÖYEN, A., 2004, A New Approach to Solve Hybrid Flow Shop Scheduling Problems by Artificial Immune System, Future Generation Computer Systems, Volume 20, Issue 6, Pages GAYIALIS, S. P., TATSIOPOULOS, I. P., 2004, Design of An IT-Driven Decision Support System for Vehicle Routing and Scheduling, European Journal of Operational Research 152, GHOSEIRI, K., SZIDAROVSZKY, F., ASGHARPOUR, M. J., 2004, A Multi-Objective Train Scheduling Model and Solution, Transportation Research Part B 38, GRADISAR, M., TRKMAN, P., 2005, A Combined Approach to the Solution to the General One- Dimensional Cutting Stock Problem, Computers & Operations Research 32, GRAHAM, R. L., 1966, Bounds for Certain Multiprocessor Anomalies, Bell System Technical Journal 45, GUPTA, A. K., SIVAKUMAR, A. I., 2005, Multi-Objective Scheduling of Two-Job Families on A Single Machine, Omega 33, GUPTA, J. N. D., HO, J. C., 2001, Minimizing Makespan Subject to Minimum Flowtime on Two Identical Parallel Machines, Computers & Operations Research 28, GUPTA, J. N. D., HENNIG, K., WERNER, 2002, Local Search Heuristics for Two-Stage Flow Shop Problems with Secondary Criterion, Computers & Operations Research }149. HOLWEG, M., DISNEY, S. M., HINES, P., NAIMET, M. M., 2004, Towards Responsive Vehicle Supply: A Simulation-Based Investigation into Automotive Scheduling Systems, Journal of Operations Management in press. HOOGEVEEN, J. A., 1996, Single-Machine Scheduling to Minimize a Function of Two or Three Maximum Cost Criteria, Journal of Algorithms 21, KAWAGUCHI, T., KYAN, S., 1986, Worst Case Bound of An LRF Schedule for the Mean Weighted Flow Time Problem, SIAM, Journal on Computing 15, LACOMME, P., PRINS, C., SEVAUX, M., (in press), A Genetic Algorithm for A Bi-Objective Capacitated Arc Routing Problem, Computers & Operations Research. LE-ANH, T., DE KOSTER, M. B. M., (in press), A Review of Design and Control of Automated Guided Vehicle Systems, European Journal of Operational Research. LIANG, K. -H., YAO, X., NEWTON, C., HOLMAN, D., 2002, A New Evolutionary Approach to Cuttingstock Problems with and without Contiguity, Computers & Operations Research 29, LOUKIL A, T., TEGHEM, J., LOW, C., 2005, Simulated Annealing Heuristic for Flow Shop Scheduling Problems with Unrelated Parallel Machines, Computers & Operations Research 32, LOUKIL B, T., TEGHEM, J., TUYTTENS, D., 2005, Solving Multi-Objective Production Scheduling Problems Using Metaheuristics, European Journal of Operational Research 161 (1), MCMULLENA, P. R., TARASEWICH, P., 2005, A Beam Search Heuristic Method for Mixed-Model Scheduling with Setups, Int. J. Production Economics 96, MIKA, M., WALIGORA, G., WEZGLARZ, J., 2005, Simulated Annealing and Tabu Search for Multi-Mode Resource-Constrained Project Scheduling with Positive Discounted Cash Flows and Different Payment Models, European Journal of Operational Research 164, MIRAGLIOTTA, G., PERONA, M., 2005, Decentralized, Multi-Objective Driven Scheduling for Reentrant Shops: A Conceptual Development and A Test Case, European Journal of Operational Research 167, MOONA, C., SEO, Y., 2005, Evolutionary Algorithm for Advanced Process Planning and Scheduling in A Multi-Plant, Computers & Industrial Engineering 48,

6 Z. Kamışlı Öztürk, M. Sağır Özdemir MURATA, T., GEN, M. ISHIBUCHI, H., 1998, Multi-Objective Scheduling with Fuzzy Due Date, Computers and Industrial Engineering Vol. 35, Nos 3-4, pp NOWICKI, E., ZDRZAŁKA, S., 1990, A Survey of Results for Sequencing Problems with Controllable Processing Times, Discrete Applied Mathematics 26, NOWICKI, E., ZDRZAŁKA, S., 1995, A Bicriterion Approach to Preemptive Scheduling of Parallel Machines with Controllable Job Processing Times, Discrete Applied Mathematics 63, OZDEMIR, S. M., GASIMOV, R. N., 2004, The Analytic Hierarchy Process and Multiobjective 0-1 Faculty Course Assignment, European Journal of Operational Research 157, PARK, Y. B., KOELLING, C. P., 1986, A Solution of Vehicle Routing Next Term Problems in a Multiple Objective Environment, Engineering Costs and Production Economics, Volume 10, Issue, Pages PERRIER, N., LANGEVIN, A., CAMPBELL, J. F., (in press), A Survey of Models and Algorithms for Winter Road Maintenance.Part II: System Design for Snow Disposal, Computers & Operations Research. TAN, K. C., CHEW, LEE, L. H., 2005, A Hybrid Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Solving Truck and Trailer Vehicle Routing Problems, European Journal of Operational Research. TSOURDOS, A., HUGHES, E. J., WHITE, B. A., (in press), Fuzzy Multi-Objective Design for A Lateral Missile Autopilot, Control Engineering Practice (in press). SARAÇ, T., OZDEMIR, M. S., 2003, A Genetic Algorithm for 1,5 Dimensional Assortment Problems with Multiple Objectives, 16 th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, IEA/AIE 2003, Loughborough, UK, Proceedings. GAYIALIS, S. P., TATSIOPOULOS, I. P., 2004, Design of an IT-Driven Decision Support System for Vehicle Routing and Scheduling, European Journal of Operational Research 152, VARADHARAJAN, T. K., RAJENDRAN, C., 2005, A Multi-Objective Simulated-Annealing Algorithm for Scheduling in Flowshops to Minimize the Makespan and Total Flowtime of Jobs, European Journal of Operational Research 167, WANGA, Q., BATTAB, R., SZCZERBAC, R. J., 2005, Sequencing the Processing of Incoming Mail to Match an Outbound Truck Delivery Schedule, Computers & Operations Research 32, XIA, W., WU, Z., 2005, An Effective Hybrid Optimization Approach for Multi-Objective Flexible Job-Shop Scheduling Problems, Computers & Industrial Engineering 48, XU, J., SOHONI, M., MCCLEERY, M., BAILEY, G. 2006, A Dynamic Neighborhood Based Tabu Search Algorithm for Real-World Flight Instructor Scheduling Problems, European Journal of Operational Research 169 (3), YAMASHITA, D.S., ARMENTANO, V.A., LAGUNA, M., (in press), Scatter Search for Project Scheduling with Resource Availability Cost, European Journal of Operational Research in press. ZHOU, F., XU, Y., CHEN, G., 2005, No-Wait Scheduling in Single-Hop Multi-Channel LANs, Information Processing Letters 93, ZHOU, X., ZHONG, M., 2005, Bicriteria Train Scheduling for High-Speed Passenger Railroad Planning Applications, European Journal of Operational Research 167,