Problèmes de collecte et livraison avec véhicules autonomes et électriques

Pickup and delivery problems with autonomous and electric vehicles

• Auteur / Autrice : Manuel Trotta
• Direction : Alain Quilliot, Dominique Feillet, Claudia Archetti
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/01/2023
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Semet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mourad Baïou
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Parragh, Manuel Iori

Mots clés

Mots clés contrôlés

Véhicules électriques

Véhicules autonomes

Problème de tournées de véhicules

Mots clés libres

Problèmes de collecte et livraison

Pickup and delivery problems

Autonomous vehicles

Routing

Ring

Computational complexity

Electric vehicles

Energy production

Résumé

Cette thèse étudie de nouveaux problèmes de Pickup et Delivery dans lesquels des véhicules autonomes et électriques sont utilisés. Les problèmes de Pickup et Delivery sont des problèmes d'optimisation définis sur des structures de graphes. Dans ce type de problèmes, il y a une flotte de véhicules qui desservent des demandes de transport parmi différents nœuds du graphe. Chaque demande de transport exige le transport d'une charge d'un nœud d'enlèvement à un nœud de livraison. Des fenêtres de temps sont associées aux demandes. L'objectif de ces problèmes est de desservir toutes les demandes de transport dans leurs fenêtres de temps respectives en minimisant une fonction objective donnée, comme par exemple la distance totale parcourue par les véhicules. La principale contribution de cette thèse est l'introduction de nouveaux problèmes de Pickup et Delivery motivés par les nouveaux systèmes de mobilité qui émergent avec les véhicules autonomes et électriques. En particulier, la première partie de la thèse introduit une nouvelle classe de problèmes de Pickup et Delivery définis sur des graphes circulaires. Chacun des problèmes de cette classe diffère par la composition de la flotte, la présence de fenêtres temporelles et la fonction objectif à optimiser. Ces problèmes trouvent une application dans le contexte des véhicules autonomes. En effet, l'exploitation de véhicules autonomes sur des infrastructures distinctes telles que des rails, des voies de guidage ou des voies surélevées, réduit les interactions avec les piétons, les véhicules à conduite humaine et d'autres obstacles. De telles infrastructures ont souvent des topologies particulières telles que des circuits. La deuxième partie de la thèse présente un nouveau problème de Pickup et Delivery où la flotte est composée de véhicules électriques à batterie (BEV) qui remplacent leurs batteries usagées dans des stations d'échange de batteries (BSS) alimentées par l'énergie solaire. L'aspect innovant de ce problème est la gestion optimale de l'énergie utilisée par les véhicules. En effet, l'énergie en surplus est vendue, et l'objectif est de desservir toutes les demandes de transport en maximisant le profit réalisé par la vente de l'énergie en surplus. Dans le chapitre 1, un contexte important et introductif sur les concepts utilisés dans cette thèse est fourni. Dans le chapitre 2, les problèmes de Pickup et Delivery sur des anneaux sont introduits. Un système de classification est proposé, ainsi que des études de complexité et des formulations de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Le chapitre 3 contient la preuve de la NP-durété du problème V, 1|sd, u|CLT (introduit dans le chapitre 2) car la preuve est trop longue. Le chapitre 4 se focalise sur les problèmes de Pickup et Delivery sur des anneaux avec une fonction objectif de temps total de complétion. La complexité de toutes les variantes du problème dans cette classe est étudiée et une formulation ILP est proposée. Dans le chapitre 5, les problèmes de Pickup et Delivery sur des anneaux sont étudiés lorsque les véhicules peuvent circuler dans le sens des aiguilles d'une montre ou dans le sens inverse sur l'anneau. Un nouvel algorithme est proposé pour la variante la plus simple de cette classe de problèmes. Le chapitre 6 présente le problème de Pickup et Delivery de véhicules électriques avec gestion de l'énergie. Les principales caractéristiques de ce problème sont au nombre de trois :1. Des véhicules électriques sont utilisés pour desservir les demandes de transport;2. L'énergie utilisée pour recharger les batteries des véhicules électriques est produite dans une centrale photo-voltaïque qui est adjacente au dépôt de véhicules;3. L'énergie peut être soit utilisée pour recharger les batteries, soit vendue au réseau électrique. Si l'énergie produite n'est pas suffisante pour recharger les batteries, elle peut également être achetée. (...)

This thesis investigates new Pickup and Delivery problems in which autonomous and electric vehicles are used. Pickup and delivery problems are optimization problems defined on graph structures. In this kind of problems there is a fleet of vehicles that serve transportation requests between different nodes of the graph. Each transportation request requires transporting a load from a pickup node to a delivery node. Time windows are associated with the requests. The objective of these problems is to serve all transportation requests within their respective time windows by minimizing a given objective function, such as the total distance traveled by vehicles. The main contribution of this thesis is the introduction of new Pickup and Delivery problems motivated by new mobility systems that emerge with autonomous and electric vehicles. In particular, the first part of the thesis introduces a new class of Pickup and Delivery problems defined on circular graphs. Each of the problems in this class differs in fleet composition, the presence of time windows, and the objective function to be optimized. These problems find application in the context of autonomous vehicles. Indeed, operating autonomous vehicles on separate infrastructures such as rails, guide-ways, or elevated lanes, reduces interactions with pedestrians, human-driven vehicles, and other obstacles. Such infrastructures often have special topologies such as circuits. The second part of the thesis introduces a new Pickup and Delivery problem where the fleet is composed of Battery Electric Vehicles (BEVs) which swap their used batteries at a solar-powered Battery Swapping Stations (BSS). The innovative aspect of this problem is the optimal management of the energy used by the vehicles. In fact, the surplus energy is sold, and the objective is to serve all transportation requests by maximizing the profit made from selling the surplus energy. In Chapter 1, an important and introductory background on the concepts exploited throughout this dissertation is provided. In Chapter 2, Pickup and Delivery problems on rings are introduced. A classification scheme is proposed, together with complexity studies and Integer Linear Programming (ILP) formulations. Chapter 3 contains the proof of NP-hardness of problem V, 1|sd, u|CLT (introduced in Chapter 2) as the proof is too long. Chapter 4 focuses on Pickup and Delivery problems on rings with total completion time objective function. The complexity of all problem variants in this class is studied and an ILP formulation is proposed. In Chapter 5, Pickup and Delivery problems on rings are studied where vehicles are allowed to travel clockwise and counter-clockwise on the ring. A new algorithm is proposed for the simplest variant in this class of problems. In Chapter 6, the Electric Vehicle Pickup and Delivery Problem with Energy Management is introduced. The main features of this problem are three:1. Electric vehicles are used to serve transportation requests;2. The energy used to recharge electric vehicle batteries is produced in a photo-voltaic power plant which is adjacent to the vehicle depot;3. The energy can be either used to recharge the batteries or sold to the electric grid. In case the energy produced is not enough to recharge the batteries, it can also be purchased. The problem asks for vehicle route planning and optimal energy management, with the global objective of maximizing the profit made from the sale of surplus energy.