Modèles et algorithmes pour les problèmes de localisation de sites à deux échelons avec la sélection de taille

Models and algorithms for two-echelon capacitated facility location problem with facility size selection

• Auteur / Autrice : Tingying Wu
• Direction : Feng Chu, Zhili Zhou, Zhen Yang
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et informatique
• Date : Soutenance le 16/12/2015
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE) en cotutelle avec Université Jiaotong (Xi'an, Chine)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (Evry, Essonne)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
• Jury : Président / Présidente : Franck Delaplace
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roberto Wolfler-Calvo, Ada Che

Mots clés

Mots clés contrôlés

Entreprises -- Dimension

Recherche à voisinage variable

Programmation linéaire

Recuit simulé (mathématiques)

Usines -- Localisation

Mots clés libres

Relaxation lagrangienne

Recherche tabou

Résumé

La localisation de sites est une des décisions stratégiques les plus importantes pour les entreprises dans le contexte de la mondialisation d'aujourd'hui. Les travaux existant dans la littérature traitant ce type de problèmes se concentrent principalement sur la détermination de l'emplacement des sites et des flux de produits provenant les sites localisés aux clients dans le but de minimiser le coût total de construction, de production et logistiques. Cependant, il est très important de bien choisir simultanément la capacité et la localisation des sites parce que la taille des sites a une grande influence sur ces coûts sur le long terme. La détermination de la location et de capacité des sites reste encore un problème ouvert.Dans cette thèse, nous étudions trois nouvelles variantes de problèmes de location de sites à deux échelons avec la sélection de taille (TECFLP). Les deux premières parties concentrent sur les TECFLPs avec sélection séparée de taille d’usines ou de dépôts. La troisième partie étudie le TECFLP avec sélection simultanée des tailles d’usines et de dépôts. Pour ces problèmes, trois modèles de programmation linéaire mixte sont proposés. Ensuite les approches basées sur la relaxation lagrangienne selon les caractéristiques de chaque problème sont développés. Pour améliorer les meilleures solutions proposées par les approches de relaxation lagrangienne, une méthode de recherche tabou, une méthode hybride de recherche tabou et à voisinage variable, une méthode hybride du recuit simulé et de la recherche tabou sont respectivement adaptées pour ces trois problèmes. Les algorithmes développés sont testés et évalués à travers 810 instances générées aléatoirement. Les résultats numériques montrent que nos méthodes sont capables de fournir des solutions de qualité avec un temps de calcul raisonnable.

Facility location is one of the most important strategic decisions for firms in globalization. Previous works on facility location in the literature mainly focus on determining the locations of facilities and the flows of products from facilities to customers with the goal of minimizing the sum of facility opening costs, production and logistic costs. However, it’s very important to determine at the same time the appropriate sizes for these facilities because they greatly affects these costs on the long term. Determining facility location and size is always an open problem.In this thesis, we study three new two-echelon capacitated facility location problems (TECFLP) with facility size selection. The two first parts of the wok focus on two-echelon facility location problems with plant and depot size selection, respectively. The third part concentrates on TECFLP considering simultaneously plant and depot size selection. For these problems, three corresponding mixed integer programming models are formulated and then Lagrangean relaxation approaches according to the problems’ characteristics are developed. To further improve the best solutions obtained by the Lagrangean Relaxation approaches, a tabu search, a hybrid variable neighborhood tabu search and a hybrid simulated annealing tabu search are adapted for the three problems respectively. The developed algorithms are tested and evaluated through 810 randomly generated instances. Computational results show ours algorithms can provide high quality solutions within a reasonable computation time.