Une matheuristique unifiée pour résoudre des problèmes de tournées de véhicules riches

par Rahma Lahyani

Thèse de doctorat en Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Frédéric Semet, Habib Chabchoub et de Mahdi Khemakhem.

Soutenue le 13-06-2014

à l'Ecole centrale de Lille en cotutelle avec l'Université de Sfax. Faculté des sciences économiques et de gestion , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire d'automatique, génie informatique et signal (LAGIS) (laboratoire) et de Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal (laboratoire) .

Le président du jury était Saïd Hanafi.

Les rapporteurs étaient Bernard Gendron, Saoussen Krichen.


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est de développer un cadre méthodologique pour les problèmes de tournées de véhicules riches (RVRPs). Nous présentons d’abord une taxonomie et une définition élaborée des RVRPs basée sur une analyse typologique réalisée en fonction de deux critères discriminatoires. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution du problème de tournées de véhicules multi-dépôt multi-compartiment multi-produits avec fenêtres de temps (MDMCMCm-VRPTW). Nous proposons une heuristique de génération de colonnes unifiée qui inclut une matheuristique de type VNS. La matheuristique combine plusieurs heuristiques de routage de type destruction et insertion ainsi que des procédures efficaces de contrôle de réalisabilité des contraintes afin de résoudre le MDMCMCm-VRPTW pour un seul véhicule. Deux voisinages de chargement, basés sur la résolution de programmes mathématiques sont proposées. Des études expérimentales approfondies sont conduites sur un ensemble de 191 instances pour des VRPs moins complexes. Les expérimentations valident la compétitivité de la matheuristique unifiée. Une analyse de sensibilité révèle l’importance de certains choix algorithmiques et des voisinages de chargement pour parvenir à des solutions de très bonne qualité. La matheuristique basée sur la méthode de VNS est intégrée dans l’heuristique de génération de colonnes pour résoudre le MDMCMCm-VRPTW. Nous proposons une méthode exacte de post-traitement capable d’optimiser l’affectation des clients aux tournées de véhicules. Enfin, nous résolvons un RVRP qui survient dans le processus de collecte de l’huile d’olive en Tunisie à l’aide d’un algorithme exact de type branch-and-cut

  • Titre traduit

    Unified matheuristic for solving rich vehicle routing problems


  • Résumé

    The purpose of this thesis is to develop a solution framework for Rich Vehicle Routing Problems (RVRPs). We first provide a comprehensive survey of the RVRP literature as well as a taxonomy. Selected papers addressing various variants are classified according to the proposed taxonomy. A cluster analysis based on two discriminating criteria is performed and leads to define RVRPs. In this thesis we are interested in solving a multi-depot multi-compartment multi-commodity vehicle routing problem with time windows (MDMCMCm-VRPTW). We propose a unified column generation heuristic cooperating with a variable neighborhood search (VNS) matheuristic. The VNS combines several removal and insertion routing heuristics as well as computationally efficient constraint checking. Two loading neighborhoods based on the solution of mathematical programs are proposed to intensify the search. On a set of 191 instances of less complex routing problems, the unified matheuristic turns to be competitive. A sensitivity analysis, performed on more complex generated instances reveals the importance of some algorithmic features and of loading neighborhoods for reaching high quality solutions. The VNS based matheuristic is embedded in a column generation heuristic to solve the MDMCMCm-VRPTW. We propose an exact post-processing method to optimize the assignment ofcustomers to vehicle routes. Last, we introduce, model and solve to optimality a RVRP arising in the olive oil collection process in Tunisia. We propose an exact branch-and-cut algorithm to solve the problem. We evaluate the performance of the algorithm on real data sets under different transportation scenarios


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