Développement d’une approche hybride multi-critères basée clustering pour la résolution d’un problème de distribution de produits

GUEZOULI, Lahcene (2019) Développement d’une approche hybride multi-critères basée clustering pour la résolution d’un problème de distribution de produits. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

La mauvaise gestion du trajet pris par le conducteur dans un réseau routier, tel que celui de l‘Algérie, peut causer plusieurs problèmes, tels que : l‘expiration des produits distribués, la consommation de carburant inutile, la perte de temps, la pollution … Ces problèmes génèrent de nouveaux besoins pour les entreprises qui cherchent des solutions pour mieux gérer les trajets de distribution de leurs produits, et gagner la confiance de leurs clients. Pour cela, et dans le but d‘aider le conducteur dans sa tâche de prise de la bonne décision, nous avons opté pour la conception et la réalisation d‘un système d‘information d‘aide à la décision (SIAD), qui représente le noyau de notre solution, permettant de sélectionner les meilleurs chemins à prendre par les véhicules lors de la tâche de distribution. Ce dernier utilise un GPS comme ressource principale, afin d‘extraire la carte des chemins possibles ainsi que de positionner les véhicules utilisés. Dans cette thèse, le système d‘information d‘aide à la décision vise à optimiser le problème classique de tournée de véhicules en considérant l'existence de différents dépôts et d‘une flotte composée de véhicules hétérogènes (avec des capacités et des coûts distincts), The Multi Depot Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows (MDHVRPTW), en respectant un ensemble de critères, y compris : la planification des demandes des clients, la capacité hétérogène des véhicules ... Nous résolvons ce problème en proposant un nouveau schéma basé sur l'application d‘une hybridation entre une des métaheuristiques bio-inspirées nommée « les algorithmes génétiques » et deux méthodes dédiées clustering (l‘heuristique du Plus Proche Voisin et la méthode d‘apprentissage Kmeans) qui permettent d‘intégrer la notion de regroupement « clustering » dans un cadre d'optimisation VRPTW. Les expériences computationnelles ont été effectuées en se basant sur les instances de tests de références « the benchmarks tests », et les résultats obtenus ont été comparés aux meilleurs résultats déjà obtenus suite à l‘optimisation d‘autres problèmes similaires en termes de solutions générées et de temps de traitement, afin de tester l‘efficacité de l‘approche proposée.

Item Type: Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords: SIAD, VRP, HVR, GPS, Regroupement, Routage, Planification, Algorithmes génétiques.
Subjects: Technologie > Génie industriel
Divisions: Faculté de technologie > Département de génie industriel
Date Deposited: 23 May 2019 10:00
Last Modified: 23 May 2019 10:00
URI: http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1737

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