Thèse soutenue

Résolution de problèmes de tournées de véhicules réels dans des environnements incertains
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Auteur / Autrice : Jorge-Ernesto Mendoza
Direction : Christelle GuéretAndrés L. MedagliaBruno CastanierNubia Milena Velasco Rodriguez
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique appliquée
Date : Soutenance en 2009
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : École nationale supérieure des mines (Nantes ; 1990-2016)

Résumé

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La conception de tournées de véhicules est partie intégrante des challenges d’efficacité économique ainsi que de responsabilité environnementale de nombre d’entreprises. On retrouve dans le contexte de la recherche opérationnelle cette problématique sous l’expression commune des problèmes de tournées des véhicules (VRP en anglais). Malgré les efforts pour aller en ce sens, les résultats obtenus dans des contextes académiques restent trop souvent peu applicables dans des contextes opérationnels. L'une des raisons à ce constat est la difficulté de transférer les connaissances d’un domaine à un autre. Une autre raison est aussi liée à l’inadéquation des hypothèses généralement adoptées dans des contextes académiques telles que l’incertitude sur les paramètres du problème, les approches classiques du VRP les supposant connues lors de la conception des tournées. Les contributions de la thèse se situent principalement sur ces deux champs. Tout d’abord, de nouvelles méthodes pour le VRP avec durée limitée ont été proposées puis intégrées dans un système d’aide à la décision pour leur mise en oeuvre dans un contexte industriel dans le contexte de distribution d’eau. Ensuite, nos travaux se sont orientés sur la résolution du VRP multi compartiment pour lequel la demande de chaque produit est incertaine : le MC-VRPSD. Le problème consiste à établir des circuits de distribution pour des produits multiples sous contrainte d'incompatibilité nécessitant ainsi des compartiments indépendants. Nos algorithmes reposent sur des approches classiques en recherche opérationnelle que nous avons étendues pour prendre en compte les aspects stochastiques de notre problème. Nous avons aussi développé des approches de type multi objectif pour conjuguer, dans la prise de décision, performance économique et aversion au risque