Thèse soutenue

Modèles et méthodes d'optimisation pour la mutualisation des chaînes logistiques

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Juliette Medina
Direction : Olivier Péton
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique et applications
Date : Soutenance le 08/12/2016
Etablissement(s) : Nantes, Ecole des Mines
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en communications et cybernétique (Nantes) (1958-2017) - Systèmes Logistiques et de Production
Jury : Président / Présidente : Marc Sevaux
Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Semet, Alexandre Dolgui, Fabien Lehuédé
Rapporteurs / Rapporteuses : Bernard Gendron, Dominique Feillet

Résumé

FR  |  
EN

Cette thèse a pour but d’apporter des solutions méthodologiques pour la mutualisation des transports entre les fournisseurs et les plateformes de la grande distribution. Cette mutualisation permet en effet de réduire les coûts, les émissions de CO2, et d’augmenter la qualité de service. Elle est organisée autour d’un réseau de plateformes de cross-docking appelées Centres de Routage Collaboratifs, développé par la société 4S Network. Nos travaux consistent à modéliser et résoudre à l’aide de techniques de recherche opérationnelle plusieurs problèmes d’optimisation du transport dans le réseau mutualisé. Le verrou scientifique majeur est de résoudre conjointement un problème de plan de chargement (Service Network Design Problem) dans un réseau logistique national, et des problèmes de tournées de véhicules à une échelle régionale. Nous prenons en compte des contraintes additionnelles issues du monde industriel et les tarifs réellement pratiqués par les transporteurs, notamment des coûts non linéaires.Les problèmes d’optimisation résultants sont résolus au moyen de méthodes ditesmatheuristiques, c’est-à-dire combinant des approches exactes telles que la génération de colonnes et des approches (méta)heuristiques telles que la recherche tabou. Les algorithmes développés dans cette thèse ont donné lieu à unoutil logiciel aujourd’hui en exploitation chez 4S Network.