Nouvelles variantes et méthodes de résolution pour le problème de transport à la demande : Application au transport d’enfants en situation de handicap
Auteur / Autrice : | Timothée Chane-Haï |
Direction : | Thibaud Monteiro, Samuel Vercraene |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Génie industriel |
Date : | Soutenance le 13/12/2023 |
Etablissement(s) : | Lyon, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Membre de : Université de Lyon (2015-....) |
Laboratoire : DISP - Décision et Information pour les Systèmes de Production - Décision et Information pour les Systèmes de Production / DISP | |
Jury : | Président / Présidente : Sylvie Norre |
Examinateurs / Examinatrices : Thibaud Monteiro, Samuel Vercraene, Sylvie Norre, Maria Di Mascolo, Samir Loudni, Céline Robardet, Dominique Feillet | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Maria Di Mascolo, Samir Loudni |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Cette thèse introduit de nouveaux modèles et méthodes de résolution pour les problèmes de transport à la demande (DARP). Ce travail s’applique au transport régulier d'enfants en situation de handicap entre leurs domiciles et leurs lieux de prise en charge. Pour des raisons de coûts et de qualité de service, il doit être effectué aussi efficacement que possible. Aucune méthode de la littérature ne peut résoudre les problèmes réels car leur taille est trop importante (plusieurs milliers d'usagers). De plus, les recherches se concentrent sur l'organisation des tournées de véhicules. Cependant, l'intégration d'autres éléments gravitant autour du transport serait bénéfique pour les systèmes de santé dans leur ensemble. Nous apportons des éléments de réponse à ces enjeux dans les trois chapitres principaux de cette thèse. Premièrement, deux méthodes d'apprentissage automatique sont appliquées : une méthode offline extrait les caractéristiques des bonnes solutions et les utilise pour créer de nouvelles heuristiques ; une méthode online dénommée NRPA construit la meilleure séquence d'usagers à insérer. Deuxièmement, nous présentons le problème journalier de transport à la demande (Com-DARP). Dans cette variante, chaque usager a un trajet aller le matin, un trajet retour le soir, et un temps de trajet maximal journalier. La dépendance entre les deux demandes de trajet est utilisée pour améliorer le transport à l'échelle de la journée. Nous résolvons le problème avec une métaheuristique de recherche à petit et grand voisinage couplée à un filtre de précédences (SLNS-PF). Troisièmement, nous introduisons le problème d'affectation et transport à la demande (ADARP). Cette variante élargit le champ d'application du problème de tournées de véhicules en incluant l'affectation des usagers et l'allocation des ressources. Le problème est résolu par une nouvelle matheuristique nommée recherche itérative d'itinéraires (IRS). Dans chaque chapitre, les résultats expérimentaux sont analysés pour fournir de nouvelles perspectives théoriques et pratiques.