Modélisation et résolution de problèmes difficiles de transport à la demande et de Lot-Sizing

par Samuel Deleplanque

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Alain Quilliot.

Soutenue le 12-09-2014

à Clermont-Ferrand 2 , dans le cadre de École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (laboratoire) et de (LIMOS) Laboratoire d'Informatique- de Modélisation et d'optimisation des Systèmes (laboratoire) .

Le président du jury était Dominique Feillet.

Le jury était composé de Alain Quilliot, Jean-Pierre Derutin.

Les rapporteurs étaient Aziz Moukrim.


  • Résumé

    Le principal objet de cet thèse réside dans la modélisation et l’optimisation de services de transport à la demande aussi différents soient-ils (ou seront-ils). Les techniques de supervision doivent alors pouvoir supporter différents objectifs et différentes contraintes pour s’adapter aux services actuels et futurs. Ainsi, ce rapport de thèse développe différentes variantes du DARP - ang. Dial-a-Ride Problem -, le problème de Recherche Opérationnelle modélisant et optimisant un service classique de transport à la demande. Le DARP standard a été étendu de façon à prendre en compte des hypothèses de fonctionnement prometteuses, comme le fait de séparer les composants d’une même requête pour les dispatcher sur des véhicules différents ou encore la présence de mécanismes d’intermodalité. Cette thèse permet également d’inscrire les véhicules autonomes tels que les VIPA dans de nouvelles problématiques de la Recherche Opérationnelle tout en restant dans le domaine du transport à la demande. La modélisation puis l’optimisation de ces systèmes permet de créer les plannings de ces nouveaux véhicules. A long terme, l’évolution technologique devrait permettre de ne plus se soucier du fait qu’ils sont automatiques. Ces travaux tentent de fournir un cadre suffisamment générique permettant à la fois de fournir une solution exploitable aujourd’hui et qui soit adaptable demain.

  • Titre traduit

    Modeling and solving difficult DARP and Lot-Sizing problems


  • Résumé

    The main objective of the thesis is modeling and optimization of several on-demand transportation services. Supervision techniques must be able to handle numerous criteria and numerous constraints to adapt to the current and future services. Thus, this research develops several types of DARP - Dial-a-Ride Problem -, the operation research problem modeling and optimizing an on-demand transportation system. The standard DARP has been adapted to promising systems, such as those allowing to split the components of the same request and the possibility to dispatch them on different vehicles or the presence of intermodal mechanisms. This thesis also formulates new Operations Research problems in order to integrate autonomous vehicles such as the VIPA in an optimized on-demand transportation system. Modeling and optimizing these systems create schedules of these new vehicles. In the future, technological evolutions are expected and the automatic feature of the vehicles will not be taken into account anymore. These studies attempt to provide a generic framework in order to provide a usable tool for today and an adaptable tool for tomorrow.


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