Optimisation de tournées de véhicules par programmation par contraintes : conception et développement d'un solveur industriel

par Sylvain Ducomman

Thèse de doctorat en Génie industriel conception et production

Sous la direction de Bernard Penz et de Hadrien Cambazard.

Le président du jury était Dominique Feillet.

Le jury était composé de Pierre Schaus, Philippe Laborie.

Les rapporteurs étaient Christian Prins, Gilles Pesant.


  • Résumé

    Les problèmes de tournées de véhicules sont des problèmes d’optimisation combinatoire épineux avec des enjeux économiques et environnementaux importants au sein de la chaîne logistique. Le problème fondamental est de desservir des clients avec un ensemble de véhicules de façon à minimiser la distance totale parcourue. En pratique, il y a une grande variété d’objectifs et de contraintes additionnelles, liées à la législation et à la diversité des domaines d’applications. Ces problèmes de tournées sont très fréquents pour de nombreuses industries et la conception d’approches de résolution génériques est devenue une question de recherche importante.Cette thèse porte sur la conception et le développement d’un nouveau moteur de résolution pour les logiciels de tournées de véhicules proposés par l’entreprise GEOCONCEPT. Le solveur mis au point s’appuie sur la programmation par contraintes (PPC) pour améliorer la flexibilité (prise en compte de contraintes additionnelles), la déclarativité et la maintenance qui sont les limites des solveurs actuels de GEOCONCEPT fondés sur la recherche locale.Dans un premier temps, un modèle de graphe est établi pour la représentation unifiée des données et de nombreuses contraintes métiers. La résolution s’effectue par des approches à base de voisinage large disponibles dans les solveurs de PPC modernes. On peut ainsi traiter des instances de très grandes tailles efficacement tout en conservant une approche déclarative pour exprimer une classe très large de problèmes de tournées de véhicules. Dans un second temps, des modèles PPC s’appuyant sur des représentations redondantes du problème sont proposés afin de renforcer le filtrage. Nous nous intéressons en détails aux mécanismes de filtrage c’est-à-dire aux processus d’élimination des valeurs infaisables ou sous-optimales dans les domaines des variables. Ces algorithmes permettent de simplifier rapidement le problème et de fournir des bornes inférieures afin d’évaluer la qualité des solutions obtenues. Les bornes inférieures sont obtenues en résolvant des relaxations du plus célèbre des problèmes de la Recherche Opérationnelle : le problème du voyageur de commerce (TSP). Ce problème est le cœur de la contrainte globale weightedcircuit permettant de modéliser les problèmes de tournées en PPC. Nous proposons de nouveaux mécanismes de filtrage pour cette contrainte s’appuyant sur trois relaxations du TSP. Ces relaxations sont comparées sur les plans théorique et expérimental. L’originalité de ce travail est de proposer un nouvel algorithme de filtrage permettant de raisonner à la fois sur les successeurs directs d’un client et sur sa position dans la tournée. Ces raisonnements sont particulièrement utiles en présence de contraintes de fenêtres de temps, très communes dans les problèmes industriels.Le nouveau moteur de résolution offre d’excellentes performances sur des problèmes académiques et industriels tout en proposant des bornes inférieures informatives à des problèmes industriels réels.

  • Titre traduit

    Constraint programming methods for routing problems : design and implementation of an industrial solver


  • Résumé

    Vehicle routing problems are very hard combinatorial optimization problems with significant economic and environmental challenges. The fundamental problem is to visit a set of customers with a given fleet of vehicles in order to minimize the total distance travelled. Moreover, these problems arise with a wide variety of objectives and additional constraints, related to the legislation and the diversity of industrial sectors. They are very common for many industries and the design of generic solvers has become an important research issue.This thesis focuses on the design and implementation of a new solver for the vehicle routing services offered by the company GEOCONCEPT. The proposed solver is based on constraint programming (CP) to improve flexibility (ability to take additional constraints into account), declarative modelling and maintenance, which are the limits of current GEOCONCEPT solvers based on local search.Firstly, a graph model is established to provide a common representation of the input-data and the numerous business constraints. The resolution is performed using large neighbourhood search methods available in modern CP solvers. It is thus possible to deal with large instances efficiently with a declarative approach where a broad class of vehicle routing problems can be modelled. Secondly, several CP models based on redundant views of the problem are proposed to strengthen the filtering. We focus on the filtering mechanisms for removing infeasible or suboptimal values in the domains of the variables. These algorithms can quickly simplify the problem and derive lower bounds to assert the quality of the solutions found. The lower bounds are obtained by solving relaxations of the most famous problem in Operations Research: the Traveling Salesman Problem (TSP). This problem is the core of the global constraint WEIGTEHDCIRCUIT for modelling routing problems in CP. We propose new filtering algorithms for this constraint based on three relaxations of the TSP. These relaxations are compared theoretically and experimentally. The originality of this work is to propose a new filtering algorithm for reasoning on the direct successors of a customer as well as his position in the tour. It is particularly useful in the presence of time window constraints, which are very common in industrial problems.The new solver shows excellent performance on academic and industrial problems and can compute informative lower bounds for real-life problems.


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