Problème de localisation-routage multi-dépôts, multi-véhicules à deux niveaux avec gestion de stock : application réelle de la société GIPA

Two-echelons multi-depot, multi-vehicle inventory location-routing problem : GIPA's real-life application

• Auteur / Autrice : Emna Turki Mezghani
• Direction : Abderrahman El Mhamedi, Diala Dhouib
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique et Génie Industriel
• Date : Soutenance le 01/07/2021
• Etablissement(s) : Paris 8 en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire Quartz (Saint-Ouen, Seine-Saint-Denis)
• Jury : Président / Présidente : Taïcir Loukil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Galliam Claude Yugma, Sonda Elloumi, Tarek Sadraoui, Yasmina Hani
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lyes Benyoucef, Houda Derbel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Distribution des produits

Optimisation mathématique

Heuristique

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Transport-Logistique

Heuristique

ILS

Cplex

2E-MDILRP

Périssables

Cas réel

Transport-Logistics

Heuristics

ILS

Cplex

2E-MDILRP

Perishable

Real case

Résumé

Cette thèse présente une nouvelle problématique inspirée d'un cas réel, nous introduisons Problème de localisation-routage multi-dépôts, multi-véhicules à deux niveaux avec gestion de stock (2E-MDILRP) pour un type spécifique de produit périssable, qui s'est avéré être NP-difficile. De plus, nous avons étudié la taxonomie des sous-problèmes du 2E-MDILRP, et nous avons proposé les différentes contraintes des produits périssables. Cette taxonomie permettrait, d'une part, de mieux comprendre la 2E-MDILRP cas des produits périssables et, d'autre part, d'identifier des sujets de recherche prometteurs. Un modèle mathématique a été proposé et validé à l'aide du solveur OPL\Cplex pour cette nouvelle variante. Nous avons également proposé une heuristique spécifique améliorée avec l'algorithme de recherche locale itérative (ILS) utilisé pour résoudre le 2E-MDILRP. Cette méta-heuristique est testée dans un cadre théorique, et dans un cadre empirique réel. Ce dernier consiste à optimiser la localisation, le routage et l'inventaire des produits périssables. Ces méthodes développées ont été testées sur des jeux d'instances allant jusqu'à 4 dépôts principaux, 20 satellites potentielles et 200 clients, avec deux flottes de véhicules hétérogènes disponibles à raison d’une flotte pour chaque niveau. Les résultats de notre méthode exacte et approchées montrent l'efficacité de l'approche.

This thesis presents a new problems inspired by a real case, we introduce two-echelon multi-depot, multi-vehicles Inventory-Location-Routing problem (2E-MDILRP) for a specific type of perishable product, proved to be NP-hard. In addition, we studied the taxonomy of the sub problems of 2E-MDILRP, and we propose the different constraints of perishable products. This taxonomy would, on the one hand, provide better understanding of the 2E-MDILRP of the perishable products, and on the second hand identify promising further research topics. So, a mathematical model has been proposed and validated using the OPL\Cplex solver for this new variant. Also, we proposed a specific heuristic developed with iterated local search algorithm (ILS) using to solve the new 2E-MDILRP problem. This is tested within a theoretical framework, the under a real empirical framework. The latter consists in optimizing the perishable product distribution and inventory. These developed methods have been tested on sets of instances of up to 4 main depots, 20 potential satellites and 200 customers, with two fleets of heterogeneous vehicles available at a rate of one fleet for each level. The results of our exact and approximate method show the efficiency of the approach.