Author : Zhihao Peng
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (112 download)
Book Synopsis Optimisation par essaims particulaires pour la logistique urbaine by : Zhihao Peng
Download or read book Optimisation par essaims particulaires pour la logistique urbaine written by Zhihao Peng and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous nous intéressons à la gestion des flux de marchandises en zone urbaine aussi appelée logistique du dernier kilomètre, et associée à divers enjeux d'actualité : économique, environnemental, et sociétal. Quatre principaux acteurs sont concernés par ces enjeux : chargeurs, clients, transporteurs et collectivités, ayant chacun des priorités différentes (amélioration de la qualité de service, minimisation de la distance parcourue, réduction des émissions de gaz à effet de serre, ...). Face à ces défis dans la ville, un levier d'action possible consiste à optimiser les tournées effectuées pour la livraison et/ou la collecte des marchandises. Trois types de flux urbains sont considérés : en provenance ou à destination de la ville, et intra-urbains. Pour les flux sortants et entrants dans la ville, les marchandises sont d'abord regroupées dans un entrepôt situé en périphérie urbaine. S'il existe plusieurs entrepôts, le problème de planification associé est de type Location Routing Problem (LRP). Nous en étudions une de ses variantes appelée Capacitated Location Routing Problem (CLRP). Dans cette dernière, en respectant la contrainte de capacité imposée sur les véhicules et les dépôts, la localisation des dépôts et la planification des tournées sont considérées en même temps. L'objectif est de minimiser le coût total qui est constitué du coût d'ouverture des dépôts, du coût d'utilisation des véhicules, et du coût de la distance parcourue. Pour tous les flux, nous cherchons également à résoudre un problème de tournées de type Pickup and Delivery Problem (PDP), dans lequel une flotte de véhicules effectue simultanément des opérations de collecte et de livraison. Nous nous sommes focalisés sur deux de ses variantes : la variante sélective où toutes les demandes ne sont pas toujours satisfaites, dans un contexte de demandes appairées et de sites contraints par des horaires d'ouverture et fermeture (Selective Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Paired Demands, ou SPDPTWPD). La seconde variante étudiée est l'extension de la première en ajoutant la possibilité d'effectuer les transports en plusieurs étapes par l'introduction d'opérations d'échanges des marchandises entre véhicules en des sites de transfert (Selective Pickup and Delivery with Transfers ou SPDPT). Les objectifs considérés pour ces deux variantes de PDP sont de maximiser le profit et de minimiser la distance. Chaque problème étudié fait l'objet d'une description formelle, d'une modélisation mathématique sous forme de programme linéaire, puis d'une résolution par des méthodes exactes, heuristiques et/ou métaheuristiques. En particulier nous avons développé des algorithmes basés sur une métaheuristique appelée Particle Swarm Optimization, que nous avons hybridée avec de la recherche locale. Les approches sont validées sur des instances de différentes tailles issues de la littérature et/ou que nous avons générées. Les résultats sont analysés de façon critique pour mettre en évidence les avantages et inconvénients de chaque méthode.