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Motivated by collaborative recycling efforts for non-profit agencies, we study a variant of the periodic location routing problem, in which one decides the set of open depots from the customer set, the capacity of open depots, and the visit frequency to nodes, in an effort to design networks for collaborative pickup activities. We formulate this problem, highlighting the challenges introduced by these decisions. We examine the relative dfficulty introduced with each decision through exact solutions and a heuristic approach which can incorporate extensions of model constraints and solve larger instances. The work is motivated by a project with a network of hunger relief agencies (e.g., food pantries, soup kitchens and shelters) focusing on collaborative approaches to address their cardboard recycling challenges collectively. We present a case study based on data from the network. In this novel setting, we evaluate collaboration in terms of participation levels and cost impact. These insights can be generalized to other networks of organizations that may consider pooling resources.

L'efficacité du transport des marchandises en ville est un sujet complexe préoccupant les autorités locales depuis de nombreuses années. Les enjeux sont immenses, une meilleure organisation du trafic devant permettre d'augmenter la sécurité, réduire les nuisances, minimiser les coûts. La Logistique Urbaine vise à concevoir des systèmes de distribution des marchandises en ville permettant d'acheminer les flux dans les meilleures conditions à la fois pour la communauté et les transporteurs. Cette thèse se deroule dans le cadre du projet ANR MODUM qui propose un système basé sur un anneau de Centres de Distribution Urbains (CDU) situés autour d'une ville. La première partie étudie ce système d'un point de vue stratégique et tactique. Le Multicommodity-Ring Location Routing Problem aborde les décisions concernants l'installation et la connexion en anneau des CDU en simplifiant les détails plus tactiques. Trois méthodes ont été developpées et testées sur un jeu d'instances exhaustif se révélant très efficaces. The Multicommodity-Ring Vehicle Routing Problem est le problème dérivé que l'on obtient quand l'anneau est fixé. Une approche de type Branch&Price est proposée pour ce problème. La deuxième partie porte sur le Vehicle Routing Problem with Intermediate Replenishment Facilities, un problème plus tactique qui se produit dans un système logistique lorsque les véhicules peuvent se recharger auprès des points de remplissage et effectuer plusieurs tournées lors d'une même journée. Plusieurs algorithmes exacts ont été developpés et testés. Les résultats obtenus sur des jeux d'instances tirés de la littérature sont prometteurs. / Urban freight transport is a matter of increasing concern in the economic, commercial, social and environmental operations of our cities, due to the constantly increasing growth and urbanization of the civilization. An improved managem ent of the traffic related to the freight transport can have a positive impact in many respects : security, congestion of the road network, noise and air pollution, costs. City Logistics studies the dynamic management of urban freight transport in order to deliver distribution systems solutions that may be suitable for both the community and freight carriers. This thesis originates from the ANR Project MODUM, which proposes a freight distribution system based on a ring of Urban Distribution Centers (UDCs) located in the outskirts of a city. In the first part, this system is studied from both a strategic and a tactical point of view. The Multicommodity-Ring Location Routing Problem (MRLRP) considers long-term decisions, i.e. the installation of the UDCs and the ring connection, without disregarding more tactical aspects. The MRLRP has been tackled by three solution methods, which proved effective on a large set of test instances. In the second part of the thesis, the Vehicle Routing Problem with Intermediate Replenishment Facilities (VRPIRF) is studied. The VRPIRF is a more tactical problem that arises in City Logistics each time both the multi-trip and the multi-depot features, i.e. the possibility for a vehicle to be reloaded at one of a set of facilities, are present. Several exact algorithms, namely two of type Branch&Cut and two of type Branch& Price, have been developed for this problem. computational experiments on benchmark instances taken from the literature have been conducted to assess their performance, leading to very promising results.

This paper considers a real world waste collection problem in which glass, metal, plastics, or paper is brought to certain waste collection points by the citizens of a certain region. The collection of this waste from the collection points is therefore a node routing problem. The waste is delivered to special sites, so called intermediate facilities (IF), that are typically not identical with the vehicle depot. Since most waste collection points need not be visited every day, a planning period of several days has to be considered. In this context three related planning problems are considered. First, the periodic vehicle routing problem with intermediate facilities (PVRP-IF) is considered and an exact problem formulation is proposed. A set of benchmark instances is developed and an efficient hybrid solution method based on variable neighborhood search and dynamic programming is presented. Second, in a real world application the PVRP-IF is modified by permitting the return of partly loaded vehicles to the depots and by considering capacity limits at the IF. An average improvement of 25% in the routing cost is obtained compared to the current solution. Finally, a different but related problem, the so called multi-depot vehicle routing problem with inter-depot routes (MDVRPI) is considered. In this problem class just a single day is considered and the depots can act as an intermediate facility only at the end of a tour. For this problem several instances and benchmark solutions are available. It is shown that the algorithm outperforms all previously published metaheuristics for this problem class and finds the best solutions for all available benchmark instances.

This dissertation focuses on supply chain design and logistics problems with emphasis on biomass logistics and routing problems. In biomass logistics, we have studied problems arising in a switchgrass-based bio-ethanol supply chain encountered in the Southeast, and a corn stover harvest scheduling problem faced in the Midwest Unites States, both pertaining to the production of cellulosic ethanol. The main contributions of our work have been in introducing new problems to the literature that lie at the interface of the lot-sizing and routing problems, and in developing effective exact algorithms for their solution. In the routing area, we have addressed extensions of the well-known traveling salesman and vehicle routing problems. We have proposed new formulations and have developed exact algorithms for the single and multiple asymmetric traveling salesmen problems (ATSP and mATP), the high-multiplicity asymmetric traveling salesman problem (HMATSP) and its extensions, and the fixed-destination multi-depot traveling salesman problem with load balancing (FD-MTSPB). Furthermore, we have introduced a new strategy to reduce routing cost in the classical vehicle routing problem (VRP). / Ph. D.

De nos jours, le transport joue un rôle clé dans la vie des pays modernes, en particulier pour les flux de marchandises. La logistique des flux entre régions, pays et continents a bénéficié d’innovations technologiques et organisationnelles assurant efficacité et efficience. Il n’en a pas été de même à l’échelle urbaine, plus particulièrement dans les centres-villes : la gestion des flux dans un environnement caractérisé par une forte densité démographique n’a pas encore véritablement trouvé son modèle d’organisation. Aujourd’hui, la logistique urbaine ou encore la gestion "du dernier kilomètre" constitue donc un enjeu de premier plan, tant socio politique et environnemental qu’économique. La logistique urbaine est caractérisée par la présence de plusieurs acteurs (chargeurs ou propriétaires de marchandises, clients, transporteurs, autorités publiques, …) ayant chacun des priorités différentes (réduction de la pollution, amélioration de la qualité de service, minimisation de la distance totale parcourue, …). Pour relever ces défis, un des leviers possibles consiste à optimiser les tournées de distribution et/ou collecte de marchandises, dans le contexte et sous les contraintes de la ville.Le but de ce travail de thèse réside alors dans la planification de la distribution des marchandises dans un réseau logistique, abordée sous un angle de collaboration entre les chargeurs. Cette collaboration consiste à regrouper les demandes de divers chargeurs pour optimiser le taux de chargement des camions et obtenir de meilleurs prix de transport. Ici, la gestion du « dernier kilomètre » s’apparente à ce que l’on identifie dans la littérature comme le Pickup and Delivery Problem (PDP). Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à des variantes de ce problème plus adaptées au contexte urbain. Après avoir réalisé un état de l’art sur les problèmes d’optimisation combinatoire autour du transport et les méthodes utilisées pour leur résolution, nous étudions deux nouvelles variantes du problème de collecte et de livraison : le Selective PDP with Time Windows and Paired Demands et le Multi-periods PDP with Time Windows and Paired Demands. La première permet aux transporteurs de livrer le maximum de clients dans une journée par exemple ; avec la seconde, et en cas d’impossibilité de livraison dans cette période, on détermine la meilleure date de livraison en minimisant la distance parcourue. Chacune d’elles fait l’objet d’une description formelle, d’une modélisation mathématique sous forme de programme linéaire, puis d’une résolution par des méthodes exacte, heuristiques et métaheuristiques, dans des cas mono-objectif et multi-objectifs. La performance de chaque approche a été évaluée par un nombre substantiel de tests sur des instances de différentes tailles issues de la littérature et/ou que nous avons générées. Les avantages et les inconvénients de chaque approche sont analysés, notamment dans le cadre de la collaboration entre chargeurs. / Nowadays, transportation plays a key role in our modern countries’life, in particular for the goods flows. The logistics of flows between regions, countries and continents have benefited from technological and organizational innovations ensuring efficiency and effectiveness. It has not been the same at the urban scale, especially in city centers: the management of flows in a high population density environment has not yet found its organizational model. Today, urban logistics or "last mile" management is therefore a major issue, both socio-political and environmental as well as economic. Urban logistics is characterized by several actors (shippers or owners of goods, customers, carriers, public authorities, ...) each with different priorities (reduction of pollution, improvement of service quality, minimization of total distance traveled, ...). To overcome these challenges, one possible lever is to optimize the distribution and/or collection of goods in the context and under the constraints of the city.The goal of this PhD work is then to plan the distribution of goods in a logistics network, approached from a collaboration angle between shippers. This collaboration consists in grouping the demands of several shippers to optimize the loading rate of the trucks and to obtain better transport prices. Here, managing the "last mile" is similar to what is known in the literature as the Pickup and Delivery Problem (PDP). In this thesis, we are interested in variants of this problem more adapted to the urban context. After having realized a state of the art on the combinatorial optimization problems around the transport and the methods used for their resolution, we study two new variants of the problem of collection and delivery: the Selective PDP with Windows and Paired Demands and the Multi-period PDP with Windows and Paired Demands. The first allows carriers to deliver the maximum number of customers in a day for example; with the second, and in case of impossibility of delivery in this period, we determine the best delivery date by minimizing the distance traveled. Each of them is the subject of a formal description, of a mathematical modeling in the form of a linear program, then of a resolution by exact methods, heuristics and metaheuristics, in single-objective and multi-objective cases. The performance of each approach was evaluated by a substantial number of tests on instances of different sizes from the literature and / or that we generated. The advantages and drawbacks of each approach are analyzed, in particular in the context of collaboration between shippers.

Stochastic combinatorial optimization problems are combinatorial optimization problems where part of the problem data are probabilistic. The focus of this thesis is on stochastic routing problems, a class of stochastic combinatorial optimization problems that arise in distribution management. Stochastic routing problems involve finding the best solution to distribute goods across a logistic network. In the problems we tackle, we consider a setting in which the cost of a solution is described by a random variable; the goal is to find the solution that minimizes the expected cost. Solving such stochastic routing problems is a challenging task because of two main factors. First, the number of possible solutions grows exponentially with the instance size. Second, computing the expected cost of a solution is computationally very expensive. <br> To tackle stochastic routing problems, stochastic local search algorithms such as iterative improvement algorithms and metaheuristics are quite promising because they offer effective strategies to tackle the combinatorial nature of these problems. However, a crucial factor that determines the success of these algorithms in stochastic settings is the trade-off between the computation time needed to search for high quality solutions in a large search space and the computation time spent in computing the expected cost of solutions obtained during the search. <br> To compute the expected cost of solutions in stochastic routing problems, two classes of approaches have been proposed in the literature: analytical computation and empirical estimation. The former exactly computes the expected cost using closed-form expressions; the latter estimates the expected cost through Monte Carlo simulation. <br> Many previously proposed metaheuristics for stochastic routing problems use the analytical computation approach. However, in a large number of practical stochastic routing problems, due to the presence of complex constraints, the use of the analytical computation approach is difficult, time consuming or even impossible. Even for the prototypical stochastic routing problems that we consider in this thesis, the adoption of the analytical computation approach is computationally expensive. Notwithstanding the fact that the empirical estimation approach can address the issues posed by the analytical computation approach, its adoption in metaheuristics to tackle stochastic routing problems has never been thoroughly investigated. <br> In this thesis, we study two classical stochastic routing problems: the probabilistic traveling salesman problem (PTSP) and the vehicle routing problem with stochastic demands and customers (VRPSDC). The goal of the thesis is to design, implement, and analyze effective metaheuristics that use the empirical estimation approach to tackle these two problems. The main results of this thesis are: 1) The empirical estimation approach is a viable alternative to the widely-adopted analytical computation approach for the PTSP and the VRPSDC; 2) A principled adoption of the empirical estimation approach in metaheuristics results in high performing algorithms for tackling the PTSP and the VRPSDC. The estimation-based metaheuristics developed in this thesis for these two problems define the new state-of-the-art.

A just-in-time supply pickup and delivery system (JSS) manages the logistic operations between a manufacturing plant and its suppliers by controlling the sequence, timing, and frequency of container pickups and parts deliveries, thereby coordinating internal conveyance, external conveyance, and the operation of cross-docking facilities. The system is important to just-in-time production lines that maintain small inventories. This research studies the logistics, supply chain, and production control of JSS. First, a new meta-heuristics approach (taboo search) is developed to solve a general frequency routing (GFR) problem that has been formulated in this dissertation with five types of constraints: flow, space, load, time, and heijunka. Also, a formulation for cross-dock routing (CDR) has been created and solved. Second, seven issues concerning the structure of JSS systems that employ the previously studied common frequency routing (CFR) problem (Chuah and Yingling, in press) are explored to understand their impacts on operational costs of the system. Finally, a discreteevent simulation model is developed to study JSS by looking at different types of variations in demand and studying their impacts on the stability of inventory levels in the system. The results show that GFR routes at high frequencies do not have common frequencies in the solution. There are some common frequencies at medium frequencies and none at low frequency, where effectively the problem is simply a vehicle routing problem (VRP) with time windows. CDR is an extension of VRP-type problems that can be solved quickly with meta-heuristic approaches. GFR, CDR, and CFR are practical routing strategies for JSS with taboo search or other types of meta-heuristics as solvers. By comparing GFR and CFR solutions to the same problems, it is shown that the impacts of CFR restrictions on cost are minimal and in many cases so small as to make simplier CFR routes desirable. The studies of JSS structural features on the operating costs of JSS systems under the assumption of CFR routes yielded interesting results. First, when suppliers are clustered, the routes become more efficient at mid-level, but not high or low, frequencies. Second, the cost increases with the number of suppliers. Third, negotiating broad time windows with suppliers is important for cost control in JSS systems. Fourth, an increase or decrease in production volumes uniformly shifts the solutions cost versus frequency curve. Fifth, increased vehicle capacity is important in reducing costs at low and medium frequencies but far less important at high frequencies. Lastly, load distributions among the suppliers are not important determinants of transportation costs as long as the average loads remain the same. Finally, a one-supplier, one-part-source simulation model shows that the systems inventory level tends to be sticky to the reordering level. JSS is very stable, but it requires reliable transportation to perform well. The impact to changes in kanban levels (e.g., as might occur between route planning intervals when production rates are adjusted) is relatively long term with dynamic after-effects on inventory levels that take a long time to dissapate. A gradual change in kanban levels may be introduced, prior to the changeover, to counter this effect.

L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte. / L’agriculture de précision est un mode de culture qui consiste à prendre en compte la variabilité intra-parcellaire afin d'appliquer le bon traitement au bon endroit. Depuis les années 80, l’agriculture de précision s’est développée grâce à l’arrivée d’outils de géolocalisation (GPS), de matériels permettant une gestion modulée des cultures et surtout d'une multitude de données issues de prélèvements sur le terrain, d'images et de capteurs. Dans ce contexte, l’agriculture de précision a fait émerger de nouveaux problèmes à la fois combinatoires et complexes afin de répondre à des enjeux de performance économique, technique et environnementale.Cette thèse porte sur l'utilisation de la programmation par contraintes pour résoudre des problèmes de tournées dans le contexte de l’agriculture de précision et, plus précisément, en viticulture de précision.Un problème de tournées de véhicule consiste à déterminer une flotte de véhicules afin de visiter une liste de clients ou de réaliser des tournées d’interventions. Le but est de minimiser le coût total des tournées tout en respectant différentes contraintes. Ce problème est une extension classique du problème du voyageur de commerce et fait partie des problèmes NP-difficiles.La programmation par contraintes est un outil très puissant capable de résoudre des problèmes combinatoires comme les problèmes de tournées. Elle fournit des algorithmes de filtrage dédiés à des contraintes de circuits qui permettent de résoudre de façon efficace des problèmes associant ces contraintes de circuit à d'autres contraintes plus spécifiques.La première contribution de cette thèse est la formalisation du problème de la vendange sélective et sa modélisation sous la forme d’un problème d’optimisation sous contraintes. Le problème de la vendange sélective consiste à trouver la trajectoire optimale d’une machine à vendanger qui récolte et sépare deux qualités de raisins. En plus d’être un problème de tournées peu commun, la gestion du remplissage simultané des deux bacs augmente la combinatoire du problème. Plusieurs modèles sont présentés et testés sur des données réelles provenant de vignobles situés dans le sud de la France.La deuxième contribution est l’établissement d’une nouvelle contrainte globale de tournées nommée WeightedSubCircuits. Elle permet d'aborder le problème plus général de tournées multiples dans lequel on cherche à couvrir une partie du graphe par un ensemble de circuits disjoints de coût minimal. Un algorithme de filtrage partiel de cette contrainte est également présenté. Des expérimentations ont été réalisées, notamment sur un problème de planning de techniciens intervenant sur des vignobles en Californie qui a été modélisé dans le cadre de cette thèse. Ces résultats préliminaires ont montré l'intérêt du filtrage apporté par cette nouvelle contrainte.

L’interconnexion croissante dans les systèmes de transports a conduit à la modélisation de nouvelles contraintes, dites contraintes de synchronisation, dans les problèmes de tournées de véhicules. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux cas dans lesquels ce type de problématiques apparaît. Dans un premier temps, nous proposons une méthode heuristique pour un problème à deux échelons rencontré pour la distribution de marchandises en ville. Dans un second temps, nous étudions l’intégration d’un cross-dock dans des tournées de collectes et livraisons. Une première contribution à ce sujet concerne le problème de tournées de véhicules avec cross-docking, et une seconde contribution intègre, en plus, des contraintes de ressources au cross-dock dans le problème de routage. Une méthode pour un problème de chargement 3D, étudié lors d’un stage doctoral en entreprise, est également présentée. / Transportation systems are more and more interconnected, this has lead to a new kind of constraints, called synchronization constraints, in vehicle routing problems. In this thesis, we study two cases in which this type of constraints arises. First, we propose a heuristic method for a two-echelon problem arising in City Logistics. Second, we study the integration of a cross-dockin pickup and delivery vehicle routing problems. To that end we propose a matheuristic for the vehicule routing problem with cross-docking, and we propose an extension of this problem that integrates specific resource synchonization constraints arising at the cross-dock. A method for a 3D loading problem is also presented.