Optimisation de la chaine logistique des déchets non dangereux

Non hazardous waste supply chain optimization

• Auteur / Autrice : Quentin Adrien Tonneau
• Direction : Nathalie Bostel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance le 18/12/2017
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Systèmes Logistiques et de Production - Automatique, productique et informatique - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Olivier Péton
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nathalie Bostel, Olivier Péton, Philippe Lacomme, Christian Prins, Pierre Dejax, Fabien Tricoire
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Philippe Lacomme, Christian Prins

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Programmation stochastique

Recherche opérationnelle

Logistique (gestion)

Déchets -- Collecte

Mots clés libres

Recherche opérationnelle

Logistique des déchets

Problème de tournées avec gestion de stocks

Métaheuristique

Stochastique

Alns

Operation research

Waste Logistic Optimization

Irp

Metaheuristics

Stochastic optimization

Alns

Résumé

Avec plus de 345 millions de tonnes de déchets produits en France en 2012, la performance de la chaîne logistique de collecte, transport et traitement de ces produits et matériaux est devenue un enjeu économique et écologique majeur dans notre société. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’optimisation de la chaîne de collecte et transport des déchets sur le plan tactique et opérationnel. Nous modélisons dans un premier temps un nouveau problème tactique d’optimisation de flux de déchets avec sites de transfert et de traitement sur un horizon mono-périodique puis multi-périodique, afin d’exploiter un réseau logistique existant de manière optimale. Nous résolvons différentes variantes de ce problème linéaire mixte à l’aide d’un solveur. Nous étudions dans un second temps la planification opérationnelle de la collecte de conteneurs d’apport volontaire et des tournées de véhicules associées en résolvant un problème riche de tournées avec gestion de stocks et plateformes de vidage intermédiaires. Nous proposons un modèle d’optimisation de ce nouveau problème et le résolvons par un algorithme à voisinages larges (ALNS) dans un cadre déterministe puis stochastique, dans lequel le remplissage des conteneurs est aléatoire et plus conforme à la réalité. Nous obtenons des résultats compétitifs en évaluant notre approche sur des instances de la littérature proches de notre problème riche. En réalisant un logiciel d’optimisation à destination d’une entreprise de collecte et transport de déchets, nous améliorons également de manière significative les tournées de véhicules en application réelle.

With more than 345 million tons produced in France in2012, waste supply chain management is an important economical and ecological issue for our society. In this thesis, we focus on optimizing waste supply chain on both the tactical and operational decision levels. In order to optimize an existing waste logistic network in medium term, we first solve a multimodal flow problem where products are transferred and transformed in sites of various size, in a mono-periodic then multi-periodic horizon. At an operational level, we study the planning and routing of vehicles used for voluntary drop-off waste container collection by solving a complex inventory routing problem with intermediate facilities. We use a large neighborhoods search metaheuristic to solve both the deterministic and stochastic approaches, where waste supply quantity is also subject to uncertainty. We obtain competitive results on instances coming from the literature on classical routing problems close to our rich case. We also develop an optimization software used by a French waste management company and significantly improve routes in a real application.