Optimisation de la gestion intégrée des flux physiques dans une chaîne logistique : extensions du problème de dimensionnement de lot

• Auteur / Autrice : Ayse Akbalik
• Direction : Bernard Penz, Van-Dat Cung
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie industriel
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation dynamique

Logistique (gestion)

Mots clés libres

Optimisation intégrée

Résumé

Nous nous intéressons à la résolution efficace des problèmes d'optimisation qui se posent en gestion intégrée des flux physiques, dans diverses structures de chaîne logistique. Nous cherchons des plannings optimaux ou sous-optimaux pour les activités de production, transport et stockage, en les intégrant dans un seul modèle. Notre démarche consiste à ramener les problèmes de planification intégrée à des cas particuliers du problème de dimensionnement de lot. Nous avons identifié les contraintes dures du problème et proposé des méthodes appropriées. Nous avons fait des études de complexité et décrit des propriétés de dominance afin de réduire la taille des problèmes. Nous avons proposé différentes formulations en PLNE, des programmes dynamiques pseudopolynomiaux, des heuristiques et des algorithmes polynomiaux, en fonction de la complexité du problème. Nous avons également comparé la performance des méthodes sous diverses hypothèses.

We are interested in efficient methods to solve logistic optimization problems for supply chain management. We use an integrated approach to jointly deal with the planning of production, transportation and storage activities. We transformed most of the planning problems in complex supply chain structures into special cases of the capacitated lot sizing problem. This transrormation allowed us to better understand the difficulties lying in solving stages of each structure. For each problem we gave a complexity study and described dominance properties to reduce problems' size. We proposed different mixed integer linear programming formulations, pseudo-polynomial dynamic programs, heuristics and polynomial time algorithms dependent on the problem complexity. We also compared methods' performances in terms of the computational time and the solution quality, under different hypothesis.