Planification de la recharge et optimisation des tournées dans le cas de flottes captives
Auteur / Autrice : | Ons Sassi |
Direction : | Ammar Oulamara |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 07/12/2015 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications |
Jury : | Président / Présidente : Patrick Siarry |
Examinateurs / Examinatrices : Nacer Boudjlida, Marie-Ange Manier, Wahiba Ramdane-Cherif | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Van-Dat Cung, Aziz Moukrim |
Mots clés
Résumé
Le véhicule électrique est actuellement au coeur des alternatives énergétiques qui permettent de faire face à la croissance du coût du carburant et au réchauffement climatique. En revanche, l’autonomie limitée des batteries des véhicules électriques et l’indisponibilité d’un nombre suffisant de bornes de recharge représentent des enjeux majeurs auxquels se trouvent confrontés les utilisateurs. Le déploiement des véhicules électriques doit alors passer par la conception et l’expérimentation des outils d’aide à la décision pour gestion optimisée et adaptée de l’écosystème du véhicule électrique. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à fournir des outils d’aide à la décision pour l’optimisation des usages, de la recharge et des tournées des véhicules électriques dans le cadre industriel. Dans un premier temps, nous proposons d’étudier le problème d’optimisation conjointe de l’affectation et de la recharge des véhicules électriques. L’objectif de ce problème est de maximiser l’usage des véhicules électriques et minimiser les coûts de recharge tout en prenant en compte les contraintes d’ordre opérationnel et technique. Pour résoudre ce problème, nous proposons une méthode exacte et deux heuristiques. Nous comparons les performances de ces méthodes sur des instances réelles et d’autres aléatoires. Nous exposons ensuite plusieurs extensions au problème de base en intégrant de nouvelles fonctions objectif et de nouvelles contraintes. Nous étudions par la suite notre problème de point de vue ordonnancement et nous proposons une étude de complexité et des algorithmes d’approximation avec garantie de performance pour le problème d’ordonnancement d’intervalles sous contraintes d’énergie. Finalement, nous nous intéressons à un nouveau problème de construction de tournées pour une flotte mixte de véhicules électriques et thermiques. Pour résoudre ce problème, nous proposons des heuristiques et des méta-heuristiques hybrides et nous comparons les performances des différentes méthodes sur des instances généralisées de la littérature