Localisation d'usines et de plates-formes dans la chaîne logistique

Plant and transshipment point location problems in the supply chain

• Auteur / Autrice : Jinfeng Li
• Direction : Feng Chu, Christian Prins
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et sûreté des systèmes
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation en nombres entiers

Relaxation, Méthodes de (mathématiques)

Logistique (gestion)

Programmation heuristique

Problèmes de localisation (programmation)

Optimisation combinatoire

Résumé

Cette thèse porte sur les problèmes de localisation des usines et des plates-formes dans la chaîne logistique avec trois échelons : des usines avec capacité limitée de production, des plates-formes de capacité limitée et des clients avec demandes connues. Premièrement, nous introduisons un problème de localisation de plates-formes avec flux de plusieurs-produits (LPFPP). Ce problème consiste à localiser des plates-formes, déterminer la capacité pour chaque plate-forme ouverte et organiser la livraison des produits. Un algorithme de recherche dispersée basée sur une technique d’agrégation est proposé pour résoudre le LPFPP. Deuxièmement, nous considérons un problème de localisation de plates-formes en considérant les coûts de manutention (LPFCM). Ces derniers sont modélisés de façon naturelle en intégrant à chaque plate-forme un ensemble limité de modules de manutention. Nous proposons une méthode hybride composée d’une relaxation lagrangienne, d’une décomposition pondérée de Dantzig-Wolfe et d’un path-relinking pour le LPFCM. Enfin, nous présentons un problème de localisation d’usines avec multi-flots (LUMF), qui détermine où implanter des usines et comment approvisionner des clients. Nous proposons une méthode lagrangienne couplée avec une recherche tabou pour résoudre le LUMF. Tous les algorithmes proposés dans cette thèse sont testés sur les nouveaux jeux d’essai basés sur les instances de référence provenant de la littérature

This thesis concerns the plant and transshipment point location problems in the supply chain with three layers: plants with limited production capacities, capacitated transshipment points (TPs), and customers with known demands. Firstly, we introduce a multi-capacity transshipment point location problem with multicommodity flow (LPFPP). This problem consists in locating TPs, determining the capacity for each open TP and organizing the shipments of products. A clustering-based scatter search is proposed to solve the LPFPP. Secondly, we consider a two-stage capacitated trans-shipment point location problem with handling costs (LPFCM). The latter are modeled in a realistic way by associating with each transshipment point a limited set of handling modules. We propose a hybrid method compromising a lagrangian relaxation, a weighted Dantzig-Wolfe decomposition and a path-relinking to solve the LPFCM. Lastly, we introduce a capacitated plant location problem with multicommodity flow (CLUMF) which determines where to locate plants and how to supply the clients. We propose a lagrangian-based method combined with a tabu search to solve the CLUMF. All of the proposed algorithms in this thesis are tested on new instances based on bench-marks from the literaturesa few seconds. 3) find optimal solutions for 50 bench-mark instances of TSCFLP for the first time. 4) reduce the optimality gap by 1. 2% on average for the CLRP