Résolution de problèmes de tournées de véhicules réels dans des environnements incertains

Solving real-world vehicle routing problems in uncertain environments

• Auteur / Autrice : Jorge-Ernesto Mendoza
• Direction : Christelle Guéret, Andrés L. Medaglia, Bruno Castanier, Nubia Milena Velasco Rodriguez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique appliquée
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : École nationale supérieure des mines (Nantes ; 1990-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Possibilités, Théorie des

Algorithmes génétiques

Modèles mathématiques

Systèmes d'aide à la décision

Logistique (gestion)

Optimisation combinatoire

Mots clés libres

Tournées de véhicules

Demandes stochastiques

Algorithmes évolutives

Résumé

La conception de tournées de véhicules est partie intégrante des challenges d’efficacité économique ainsi que de responsabilité environnementale de nombre d’entreprises. On retrouve dans le contexte de la recherche opérationnelle cette problématique sous l’expression commune des problèmes de tournées des véhicules (VRP en anglais). Malgré les efforts pour aller en ce sens, les résultats obtenus dans des contextes académiques restent trop souvent peu applicables dans des contextes opérationnels. L'une des raisons à ce constat est la difficulté de transférer les connaissances d’un domaine à un autre. Une autre raison est aussi liée à l’inadéquation des hypothèses généralement adoptées dans des contextes académiques telles que l’incertitude sur les paramètres du problème, les approches classiques du VRP les supposant connues lors de la conception des tournées. Les contributions de la thèse se situent principalement sur ces deux champs. Tout d’abord, de nouvelles méthodes pour le VRP avec durée limitée ont été proposées puis intégrées dans un système d’aide à la décision pour leur mise en oeuvre dans un contexte industriel dans le contexte de distribution d’eau. Ensuite, nos travaux se sont orientés sur la résolution du VRP multi compartiment pour lequel la demande de chaque produit est incertaine : le MC-VRPSD. Le problème consiste à établir des circuits de distribution pour des produits multiples sous contrainte d'incompatibilité nécessitant ainsi des compartiments indépendants. Nos algorithmes reposent sur des approches classiques en recherche opérationnelle que nous avons étendues pour prendre en compte les aspects stochastiques de notre problème. Nous avons aussi développé des approches de type multi objectif pour conjuguer, dans la prise de décision, performance économique et aversion au risque

The effective design of vehicle routes plays a major role in the efficiency and environmental responsibility of enterprises. Although great effort has been devoted to solve vehicle routing problems (VRPs), the gap between academic research and practical problem solving is still significant. One factor that widens this gap is that most of the methodological tools proposed for the VRP and its variants assume that the problem parameters are perfectly known in advance. Needless to say, this is a strong assumption in the real world, where companies often operate under uncertain environments. The main focus of this thesis is to bridge the gap by (i) studying real-world vehicle routing problems in uncertain environments never addressed in the academic literature before, (ii) proposing new solution methods to tackle such problems, and (iii) transferring to industry, when possible, the results its contributions. First, the thesis proposes a set of new methods for the distance constrained VRP, a problem consisting in designing minimal-cost routes of limited duration. The results of this research were transferred to industry via a decision support system (DSS) implemented for a public utility. Second, the thesis introduces a problem with uncertain parameters widely found in practice but never studied in the literature before: the multi-compartment VRP with stochastic demands (MC-VRPSD). The problem consists of designing distribution routes for multiple products that due to incompatibility constraints must be transported in independent compartments. To solve the MC-VRPSD, the thesis couples algorithmic components from the DSS with problem-specific developments to generate a complete set of solution methods including heuristics and metaheuristics. In addition, the thesis proposes two new multiobjective approaches to address the risk behavior of the decision makers in VRPs under uncertainty.