Optimisation d'un réseau logistique multi-flux par apprentissage de son comportement

par Yoann Volpi

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Thierry Mautor et de Dominique Barth.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne) , en partenariat avec DAVID - Données et Algorithmes pour une ville intelligente et durable (laboratoire) et de Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-06-2018 .


  • Résumé

    Dans le domaine de la logistique pour la gestion de flux de produits, l'objectif de ce projet doctoral est de définir, d'analyser et d'implémenter un ensemble d'algorithmes d'apprentissage et d'optimisation afin de gérer dynamiquement un réseau logistique multi-flux. Cette gestion dynamique de flux de produits devra tenir compte des plans de production de fournisseurs de produits, de la capacité de stockage proposée par des prestataires de lieux de stockage, des prévisions de ventes des clients finaux, des commandes fermes des distributeurs destinataires et des anticipations de capacité transport. Dans le contexte général de la gestion de la chaine logistique (« supply chain management »), ce sujet se focalise sur l'adaptabilité qui doit être opérée sur des planifications initialement décidées, en fonction d'évènements et de comportements nouveaux (mais potentiellement prédictibles).

  • Titre traduit

    Optimization of a multi-flow logistics network by learning its behavior


  • Résumé

    In the field of logistics for product flow management, the objective of this doctoral project is to define, analyze and implement a set of learning and optimization algorithms to dynamically manage a network. multi-flow logistics. This dynamic product flow management will have to take into account production plans of suppliers of products, the storage capacity proposed by storage providers, forecasts of sales by end customers, firm orders from destination distributors and expectations. transport capacity. In the general context of supply chain management, this topic focuses on the adaptability that must be achieved on initially planned plans, according to new (but potentially predictable) events and behaviors. ).