Thèse soutenue

Hybridation d’algorithme génétique pour les problèmes des véhicules intelligents autonomes : applications aux infrastructures portuaires de moyenne taille
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Auteur / Autrice : Radhia Zaghdoud
Direction : Khaled MesghouniKhaled Ghédira
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique,génie informatique,traitement du signal et images
Date : Soutenance le 17/11/2015
Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille en cotutelle avec Institut supérieur de gestion (Tunis)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
Jury : Président / Présidente : Henda Hadjami Ben Ghezala
Examinateurs / Examinatrices : Saoussen Krichen, Simon Collart-Dutilleul, Aziz Moukrim, Kamel Zidi
Rapporteurs / Rapporteuses : Saoussen Krichen, Abdellah El Moudni

Résumé

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L’objectif de ce travail est de développer un système d’affectation des conteneurs aux véhicules autonomes intelligents (AIVs) dans un terminal à conteneurs. Dans la première phase, on a développé un système statique pour résoudre le problème multi-objectif optimisant la durée totale des opérations de déplacement des conteneurs, le temps d’attente des véhicules aux niveaux de points de chargement et de déchargement et l’équilibre de temps de travail entre les véhicules. L’approche proposée est l’algorithme génétique(AG). Une extension de cette approche a été ensuite effectuée pour corriger les limites de la précédente. Pour choisir la meilleure approche, une étude comparative a été réalisée entre trois approches : AG, AG & DIJK et AG & DIJK & HEUR. Les résultats numérique ont montré que l’approche AG & DIJK & HEUR est meilleure. Dans la deuxième phase, on a étudié la robustesse de notre système dans un environnement dynamique. Un retard de l’arrivée d’un navire au port ou un dysfonctionnement de l’un des équipements peutperturber le planning des opérations et donc influencer sur les opérations d’affectation des conteneurs. L’idée était d’ajouter les nouveaux conteneurs aux véhicules qui sont déjà non disponibles. D’autres cas de perturbation comme la congestion routière, la non disponibilité de certaines portions de la routes ont été étudiés expérimentalementEt les résultats numériques ont montré la robustesse de notre approche pour le cas dynamique.Mots-clés : Conteneurs, AIV, routage, optimisation, algorithme génetique, environnement dynamique.