Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Continuous optimization problems are optimization problems where all variables<p>have a domain that typically is a subset of the real numbers; mixed discrete-continuous<p>optimization problems have additionally other types of variables, so<p>that some variables are continuous and others are on an ordinal or categorical<p>scale. Continuous and mixed discrete-continuous problems have a wide range<p>of applications in disciplines such as computer science, mechanical or electrical<p>engineering, economics and bioinformatics. These problems are also often hard to<p>solve due to their inherent difficulties such as a large number of variables, many<p>local optima or other factors making problems hard. Therefore, in this thesis our<p>focus is on the design, engineering and configuration of high-performing heuristic<p>optimization algorithms.<p>We tackle continuous and mixed discrete-continuous optimization problems<p>with two classes of population-based heuristic algorithms, ant colony optimization<p>(ACO) algorithms and evolution strategies. In a nutshell, the main contributions<p>of this thesis are that (i) we advance the design and engineering of ACO algorithms to algorithms that are competitive or superior to recent state-of-the-art<p>algorithms for continuous and mixed discrete-continuous optimization problems,<p>(ii) we improve upon a specific state-of-the-art evolution strategy, the covariance<p>matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES), and (iii) we extend CMA-ES to<p>tackle mixed discrete-continuous optimization problems.<p>More in detail, we propose a unified ant colony optimization (ACO) framework<p>for continuous optimization (UACOR). This framework synthesizes algorithmic<p>components of two ACO algorithms that have been proposed in the literature<p>and an incremental ACO algorithm with local search for continuous optimization,<p>which we have proposed during my doctoral research. The design of UACOR<p>allows the usage of automatic algorithm configuration techniques to automatically<p>derive new, high-performing ACO algorithms for continuous optimization. We also<p>propose iCMAES-ILS, a hybrid algorithm that loosely couples IPOP-CMA-ES, a<p>CMA-ES variant that uses a restart schema coupled with an increasing population<p>size, and a new iterated local search (ILS) algorithm for continuous optimization.<p>The hybrid algorithm consists of an initial competition phase, in which IPOP-CMA-ES and the ILS algorithm compete for further deployment during a second<p>phase. A cooperative aspect of the hybrid algorithm is implemented in the form<p>of some limited information exchange from IPOP-CMA-ES to the ILS algorithm<p>during the initial phase. Experimental studies on recent benchmark functions<p>suites show that UACOR and iCMAES-ILS are competitive or superior to other<p>state-of-the-art algorithms.<p>To tackle mixed discrete-continuous optimization problems, we extend ACOMV <p>and propose CESMV, an ant colony optimization algorithm and a covariance matrix adaptation evolution strategy, respectively. In ACOMV and CESMV ,the decision variables of an optimization problem can be declared as continuous, ordinal, or categorical, which allows the algorithm to treat them adequately. ACOMV and<p>CESMV include three solution generation mechanisms: a continuous optimization<p>mechanism, a continuous relaxation mechanism for ordinal variables, and a categorical optimization mechanism for categorical variables. Together, these mechanisms allow ACOMV and CESMV to tackle mixed variable optimization problems.<p>We also propose a set of artificial, mixed-variable benchmark functions, which can<p>simulate discrete variables as ordered or categorical. We use them to automatically tune ACOMV and CESMV's parameters and benchmark their performance.<p>Finally we test ACOMV and CESMV on various real-world continuous and mixed-variable engineering optimization problems. Comparisons with results from the<p>literature demonstrate the effectiveness and robustness of ACOMV and CESMV<p>on mixed-variable optimization problems.<p>Apart from these main contributions, during my doctoral research I have accomplished a number of additional contributions, which concern (i) a note on the<p>bound constraints handling for the CEC'05 benchmark set, (ii) computational results for an automatically tuned IPOP-CMA-ES on the CEC'05 benchmark set and<p>(iii) a study of artificial bee colonies for continuous optimization. These additional<p>contributions are to be found in the appendix to this thesis.<p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La présente étude porte sur le développement et l’optimisation d’un modèle de générateur thermoélectrique placé sur la surface d’une source de chaleur. La particularité de ce modèle est que la source de chaleur est sujette à un flux de chaleur et à une température de surface fixes. L’objectif principal est de développer un modèle de générateur thermoélectrique d’intérêt dans ce contexte particulier qui pourra s’adapter à différentes sources de chaleur et qui pourra inclure différents systèmes de refroidissement. Le modèle a été créé intégralement à l’aide du logiciel Matlab. Un algorithme génétique multi objectif est ensuite utilisé comme outil d’optimisation afin de maximiser les performances tout en minimisant les coûts du générateur thermoélectrique. Les objectifs d’optimisation proposés sont donc de maximiser la puissance électrique et de minimiser le nombre de modules. Lorsqu’un collecteur thermique est inclus au système, il est aussi nécessaire de minimiser la puissance de pompage et l’aire totale d’échange du collecteur. Une première étude considère uniquement la puissance comme objectif d’optimisation afin d’observer l’impact des contraintes de température et de flux de chaleur de la source sur les designs optimaux. Des cas multiobjectifs seront ensuite étudiés avec les différents objectifs énoncés. Finalement, les performances de différents algorithmes d’optimisation heuristiques seront comparées entre eux en utilisant le modèle thermoélectrique développé comme banc d'essai. Les forces et faiblesses de chaque algorithme seront analysées selon divers critères de performance, lorsqu’appliqués à un cas d’optimisation complexe. / This study presents a model of a thermoelectric generator placed directly on the surface of a heat source. One unique feature of this model is that the heat source is subject to fixed heat flux and surface temperature that the system must respect. The main objective is to develop this model in this particular context with the possibility to be adapted to any heat source and the option to add a cooling system. The model has been developed entirely on the software Matlab. Then, a genetic algorithm is used to perform an optimisation in order to find the design with the maximal power output and minimal number of thermoelectric modules. With the cooling system included, the total surface of exchange and pumping power is also considered. A preliminary analysis is conducted to analyse the impact of the heat flux and surface temperature constraint on such system. Thereafter, a multi-objective optimisation is performed to find the optimal design considering multiple optimisation objectives. Finally, different heuristic algorithms are compared for solving the thermoelectric model proposed. The performance is discussed using different performance criteria to show the pros and cons of each heuristic algorithm when solving a complex optimisation design problem.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019. / Les activités de distribution et d’entreposage sont des piliers importants de la chaîne d’approvisionnement. Ils assurent la stabilité du flux de matières et la synchronisation de toutes les parties prenantes du réseau. Un centre de distribution (CD) agit comme un point de découplage entre l’approvisionnement, la production et les ventes. La distribution comprend un large éventail d’activités visant à assurer la satisfaction de la demande. Ces activités passent de la réception au stockage des produits finis ou semi-finis, à la préparation des commandes et à la livraison. Les opérations d’un CD sont maintenant perçues comme des facteurs critiques d’amélioration. Elles sont responsables de la satisfaction d’un marché en évolution, exigeant des délais de livraison toujours plus rapides et plus fiables, des commandes exactes et des produits hautement personnalisés. C’est pourquoi la recherche en gestion des opérations met beaucoup d’efforts sur le problème de gestion des CDs. Depuis plusieurs années, nous avons connu de fortes avancées en matière d’entreposage et de préparation de commandes. L’activité de préparation de commandes est le processus consistant à récupérer les articles à leur emplacement de stockage afin d’assembler des commandes. Ce problème a souvent été résolu comme une variante du problème du voyageur de commerce, où l’opérateur se déplace à travers les allées de l’entrepôt. Cependant, les entrepôts modernes comportent de plus en plus de familles de produits ayant des caractéristiques très particulières rendant les méthodes conventionnelles moins adéquates. Le premier volet de cette thèse par articles présente deux importants et complexes problèmes de manutention des produits lors de la préparation des commandes. Le problème de préparation des commandes a été largement étudié dans la littérature au cours des dernières décennies. Notre recherche élargit le spectre de ce problème en incluant un ensemble de caractéristiques associées aux installations physiques de la zone de prélèvement, comme les allées étroites, et aux caractéristiques des produits (poids, volume, catégorie, fragilité, etc.). Une perspective plus appliquée à la réalité des opérations est utilisée dans notre développement d’algorithmes. Les déplacements liés à la préparation des commandes sont fortement influencés par le positionnement des produits. La position des produits dans la zone de prélèvement est déterminée par une stratégie d’affectation de stockage (storage assignment strategy). Beaucoup de ces stratégies utilisent de l’information sur les ventes des produits afin de faciliter l’accès aux plus populaires. Dans l’environnement concurrentiel d’aujourd’hui, la durée de vie rentable d’un produit peut être relativement courte. Des promotions peuvent également être faites pour pousser différents produits sur le marché. Le positionnement fourni par la stratégie d’hier ne sera probablement plus optimal aujourd’hui. Il existe plusieurs études mesurant l’impact d’une bonne réaffectation de produits sur les opérations de prélèvement. Cependant, ils étudient la différence des performances avec les positionnements passés et actuels. La littérature démontre clairement que cela apporte des avantages en termes d’efficacité. Toutefois, les déplacements nécessaires pour passer d’une position à une autre peuvent constituer une activité très exigeante. Ceci constitue le second volet de cette thèse qui présente des avancées intéressantes sur le problème de repositionnement des produits dans la zone de prélèvement. Nous présentons le problème de repositionnement des produits sous une forme encore peu étudiée aux meilleurs de nos connaissances : le problème de repositionnement. Plus précisément, nous étudions la charge de travail requise pour passer d’une configuration à l’autre. Cette thèse est structuré comme suit. L’introduction présente les caractéristiques et les missions d’un système de distribution. Le chapitre 1 fournit un survol de la littérature sur les principales fonctions d’un centre de distribution et met l’accent sur la préparation des commandes et les décisions qui affectent cette opération. Le chapitre 2 est consacré à l’étude d’un problème de préparation de commandes en allées étroites avec des équipements de manutention contraignants. Dans le chapitre 3, nous étudions un problème de préparation des commandes où les caractéristiques des produits limitent fortement les routes de prélèvement. Le chapitre 4 présente une variante du problème de repositionnement (reassignment) avec une formulation originale pour le résoudre. La conclusion suit et résume les principales contributions de cette thèse. Mots clés : Préparation des commandes, entreposage, problèmes de routage, algorithmes exacts et heuristiques, réaffectation des produits, manutention. / Distribution and warehousing activities are important pillars to an effective supply chain. They ensure the regulation of the operational flow and the synchronization of all actors in the network. Hence, distribution centers (DCs) act as crossover points between the supply, the production and the demand. The distribution includes a wide range of activities to ensure the integrity of the demand satisfaction. These activities range from the reception and storage of finished or semi-finished products to the preparation of orders and delivery. Distribution has been long seen as an operation with no or low added value; this has changed, and nowadays it is perceived as one of the critical areas for improvement. These activities are responsible for the satisfaction of an evolving market, requiring ever faster and more reliable delivery times, exact orders and highly customized products. This leads to an increased research interest on operations management focused on warehousing. For several years, we have witnessed strong advances in warehousing and order picking operations. The order picking activity is the process of retrieving items within the storage locations for the purpose of fulfilling orders. This problem has long been solved as a variant of the travelling salesman problem, where the order picker moves through aisles. However, modern warehouses with more and more product families may have special characteristics that make conventional methods irrelevant or inefficient. The first part of this thesis presents two practical and challenging material handling problems for the order picking within DCs. Since there are many research axes in the field of warehousing operations, we concentrated our efforts on the order picking problem and the repositioning of the products within the picking area. The order picking problem has been intensively studied in the literature. Our research widens the spectrum of this problem by including a set of characteristics associated with the physical facilities of the picking area and characteristics of the product, such as its weight, volume, category, fragility, etc. This means that a more applied perspective on the reality of operations is used in our algorithms development. The order picking workload is strongly influenced by the positioning of the products. The position of products within the picking area is determined by a storage assignment strategy. Many of these strategies use product sales information in order to facilitate access to the most popular items. In today’s competitive environment, the profitable lifetime of a product can be relatively short. The positioning provided by yesterday’s assignment is likely not the optimal one in the near future. There are several studies measuring the impact of a good reassignment of products on the picking operations. However, they study the difference between the two states of systems on the picking time. It is clear that this brings benefits. However, moving from one position to another is a very workload demanding activity. This constitutes the second part of this thesis which presents interesting advances on the repositioning of products within the picking area. We introduce the repositioning problem as an innovative way of improving performance, in what we call the reassignment problem. More specifically, we study the workload required to move from one setup to the next. This thesis is structured as follows. The introduction presents the characteristics and missions of a distribution system. Chapter 1 presents an overview of the literature on the main functions of a DC and emphasizes on order picking and decisions affecting this operation. Chapter 2 is devoted to the study of a picking problem with narrow aisles facilities and binding material handling equipment. In Chapter 3, we study the picking problem with a set of product features that strongly constrain the picking sequence. Chapter 4 presents a variant of the reassignment problem with a strong and new formulation to solve it. The conclusion follows and summarizes the main contributions of this thesis. Key words: Order-picking, warehousing, routing problems, exact and heuristic algorithms, products reassignment, material handling.

In the last decades there has been a lot of interest in computational models and metaheuristics algorithms capable to solve combinatorial optimization problems. The recent trend is to define these algorithms taking inspiration by the observation of natural systems. In this thesis the Ant Colony System (ACS) is presented which has been inspired by the observation of real ant colonies. ACS is initially proposed to solve the symmetric and asymmetric travelling salesman problems where it is shown to be competitive with other metaheuristics. Although this is an interesting and promising result, it was immediately clear that ACS, as well as other metaheuristics, in many cases cannot compete with specialized local search methods. An interesting trend is therefore to couple metaheuristics with a local optimizer, giving birth to so-called hybrid methods. Along this line, the thesis investigates MACS-VRPTW (Multiple ACS for the Vehicle Routing Problem with Time Windows) and HAS-SOP: Hybrid Ant System for the Sequential Ordering Problem (SOP). In the second part the thesis introduces some modifications of the original ACS algorithm. These modifications are able to speed up the method and to make it more competitive in case of large problem instances. The resulting framework, called Enhanced Ant Colony System is tested for the SOP. Finally the thesis presents the application of ACS to solve real-life vehicle routing problems where additional constraints and stochastic information are included. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Ce mémoire traite un problème de transport de personnes dans un contexte hospitalier, connu sous le nom du problème de brancardier. L'objectif est de construire des itinéraires qui répondent aux demandes de transports émergentes entre les différents services d'un grand centre hospitalier en temps réel, en minimisant le temps total de retard pondéré. Ce problème est traité comme un problème de cueillettes et de livraisons multitrajets qui considère des fenêtres de temps souples, une flotte hétérogène de véhicules et des contraintes liées à la capacité. Les requêtes de transport de patients sont imprévisibles et dynamiques. Elles sont révélées lorsqu'un patient nécessite un service de transport pour des raisons médicales. Ce travail présente trois approches de résolution du problème de transport de patients, à noter une première approche statique, une deuxième dynamique et une troisième stochastique. De plus, une stratégie d'attente et deux stratégies de relocalisation de véhicules ont été développées. Les approches sont évaluées sur des données réelles d'un grand hôpital, le Policlinico Sant'Orsola-Malpighi de la mairie de Bologne en Italie. / The following study presents the problem of transportation of patients in the medical field. Demand in this context is unpredictable and revealed dynamically. The objective is to develop an algorithm capable of constructing efficient and effective routes in real time while minimizing the total weighted lateness. This problem is considered as a multitrip pickup and delivery problem with soft time windows, heterogeneous fleet, and capacity constraints. This work presents a detailed description of the discussed problem and proposes three approaches to solve it: a static approach, a dynamic approach and a stochastic one. Moreover, it presents a waiting and two relocalisation strategies. These approaches have all been tested and evaluated using real data collected from the medical campus of Policlinico Sant'Orsola-Malpighi of the town Hall of Bologne in Italy.

La tolérance aux pannes est une propriété très importante des réseaux optiques de nouvelle génération. Cette thèse aborde la conception des mécanismes de protection contre des pannes liées à la défaillance d’une fibre optique ou à une catastrophe naturelle. Deux systèmes de protection classiques, à savoir la protection par des cycles préconfigurés(p-cycles) et la protection du chemin de secours, sont étudiés pour atteindre une efficacité de protection élevée, tout en considérant le coût de l’équipement optique,la consommation d’énergie et l’utilisation de la ressource spectrale. Ces problèmes de survivabilité sont d’abord formulés en utilisant la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), et ensuite résolus soit par algorithmes heuristiques, soit par une approche de décomposition.La panne d’une seule fibre optique est le scénario le plus courant. Nous allons donc considérer d’abord des pannes liées à la défaillance d’une fibre optique dans les réseaux optiques multi-débit. Pour réduire le coût des transpondeurs, un système de protection par p-cycles de longueur adaptable et peu coûteux est proposé. Spécifiquement, les p cycles de longueur limitée sont conçus pour utiliser un débit approprié en fonction du coût du transpondeur et de la portée de transmission. Un modèle de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) sans énumération des cycles candidats est formulé pour générer directement les p-cycles de coût dépenses d’investissement minimum. De plus, un algorithme GPA (Graph Partitioning in Average) et un algorithme d’estimation des nombres de cycles (EI) sont développés pour rendre le modèle PLNE plus efficace au niveau du temps de calcul. En ce qui concerne la consommation d’énergie des réseaux optiques élastiques résilients,nous proposons d’utiliser un schéma de p-cycles dirigés, efficaces en énergie,pour protéger le trafic asymétrique. En raison de l’avantage de distinguer du volume de trafic dans les deux directions, les p-cycles dirigés consomment peu d’énergie en attribuant de créneaux ou slots du spectre et des formats de modulation différents à chaque direction.Un modèle PLNE est formulé pour minimiser la consommation d’énergie totale sous contraintes de génération du cycle dirigée, d’allocation de spectre, d’adaptation de modulation et de capacité de protection. Pour le passage à l’échelle, le modèle PLNE est décomposé en deux sous-problèmes: une méthode d’énumération de cycles améliorée et un modèle PLNE simplifié pour la sélection des cycles. Nous avons montré que les p-cycles dirigés obtiennent une meilleure performance comparant les p-cyclesiii non-dirigés pour le trafic asymétrique en termes de la consommation d’énergie et de l’utilisation du spectre.Afin d’améliorer l’efficacité d’utilisation du spectre dans réseaux optiques élastiques, une protection par p-cycles (SS-p-cycle) à spectre partagé est proposée. Les SS-p-cycles permettent de réduire l’utilisation du spectre et le taux de fragmentation spectrale en exploitant un partage de spectre spécial entre plusieurs p-cycles ayant des liens communs.Les modèles PLNE est conçus dans les cas "sans" ou "avec" conversion spectrale afin de minimiser l’utilisation du spectre. Ces modèles peuvent obtenir la solution optimale pour un petit réseaux optiques élastiques, et une heuristique efficace est développée pour résoudre les instances à grande échelle. Les résultats de simulations montrent que les SS-p-cycles ont des avantages significatifs pour réduire l’utilisation de la ressource spectrale et la défragmentation des fréquence. De plus, la conversion du spectre aide les SS-p-cycles à acquérir une meilleure utilisation du spectre. / Network survivability is a critical issue for optical networks to maintain resilience against network failures. This dissertation addresses several survivability design issues against single link failure and large-scale disaster failure in optical networks. Twoclassic protection schemes, namely pre-configured Cycles (p-Cycle) protection and path protection, are studied to achieve high protection capacity efficiency while taking intoaccount the equipment cost, power consumption and resource usage. These survivable network design problems are first formulated by mathematical models and then offered scalable solutions by heuristic algorithms or a decomposition approach.We first consider single link failure scenario. To cut the multi-line rates transponderscost in survivable Mixed-Line-Rate (MLR) optical networks, a distance-adaptive andlow Capital Expenditures (CAPEX) cost p-cycle protection scheme is proposed withoutcandidate cycle enumeration. Specifically, path-length-limited p-cycles are designed touse appropriate line rate depending on the transponder cost and transmission reach.A Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is formulated to directly generate the optimal p-cycles with the minimum CAPEX cost. Additionally, Graph Partitioning in Average (GPA) algorithm and Estimation of cycle numbers (EI) algorithm are developed to make the proposed MILP model scalable, which are shown to be efficient.Regarding the power consumption in survivable Elastic Optical Networks (EONs),power-efficient directed p-cycle protection scheme for asymmetric traffic is proposed.Owing to the advantage of distinguishing traffic amount in two directions, directedp-cycles consume low power by allocating different Frequency Slots (FSs) and modulation formats for each direction. An MILP model is formulated to minimize total power consumption under constraints of directed cycle generation, spectrum assignment,modulation adaptation and protection capacity allocation. To increase the scalability, the MILP model is decomposed into an improved cycle enumeration and a simplified Integer Linear Programming (ILP) model. We have shown that the directedp-cycles out perform the undirected p-cycles in terms of power consumption and spectrum usage.In order to improve the spectrum usage efficiency in p-cycle protection, a SpectrumShared p-cycle (SS-p-cycle) protection is proposed for survivable EONs with and without spectrum conversion. SS-p-cycles permit to reduce spectrum usage and Spectrum Fragmentation Ratio (SFR) by leveraging potential spectrum sharing among multiplep-cycles that have common link(s). The ILP formulations are designed in both cases of with and without spectrum conversion to minimize the spectrum usage of SS-p-cycleswhich can obtain the optimal solution in small instance, and a time-efficient heuristic algorithm is developed to solve large-scale instances. Simulation results show that SSp-cycles have significant advantages on both spectrum allocation and defragmentation efficiency, and the spectrum conversion does help SS-p-cycle design to acquire better spectrum utilization.

Les travaux de ce mémoire traitent du problème d’ordonnancement et d’optimisation de la production dans un environnement de plusieurs machines en présence de contraintes sur les ressources matérielles dans une usine d’extrusion plastique. La minimisation de la somme pondérée des retards est le critère économique autour duquel s’articule cette étude car il représente un critère très important pour le respect des délais. Dans ce mémoire, nous proposons une approche exacte via une formulation mathématique capable des donner des solutions optimales et une approche heuristique qui repose sur deux méthodes de construction de solution sérielle et parallèle et un ensemble de méthodes de recherche dans le voisinage (recuit-simulé, recherche avec tabous, GRASP et algorithme génétique) avec cinq variantes de voisinages. Pour être en totale conformité avec la réalité de l’industrie du plastique, nous avons pris en considération certaines caractéristiques très fréquentes telles que les temps de changement d’outils sur les machines lorsqu’un ordre de fabrication succède à un autre sur une machine donnée. La disponibilité des extrudeuses et des matrices d’extrusion représente le goulot d’étranglement dans ce problème d’ordonnancement. Des séries d’expérimentations basées sur des problèmes tests ont été effectuées pour évaluer la qualité de la solution obtenue avec les différents algorithmes proposés. L’analyse des résultats a démontré que les méthodes de construction de solution ne sont pas suffisantes pour assurer de bons résultats et que les méthodes de recherche dans le voisinage donnent des solutions de très bonne qualité. Le choix du voisinage est important pour raffiner la qualité de la solution obtenue. Mots-clés : ordonnancement, optimisation, extrusion, formulation mathématique, heuristique, recuit-simulé, recherche avec tabous, GRASP, algorithme génétique / The thesis deals with the optimization of the production on a number of machines subject to limited availability of the resources in an extrusion facility. Because of its importance to meet deadlines, the objective is to minimize the sum of weighted tardiness. This work presents a linear formulation of the problem and a number of heuristic solution methods. The proposed heuristic solution methods can be divided into two main groups: construction methods and neighborhood search methods. Also solution construction methods are divided in two sub-groups: parallel construction heuristics and serial construction heuristics. Adaptations of the simulated annealing algorithm (SA), the genetic algorithm (GA), the Tabu search (TS) method and the Greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) are developed. Five neighborhood structures are used within the four tested neighborhood search algorithms. In our problem, setup times are sequence dependent. Also, extruders and dies are the bottleneck piece of equipment in this industrial setting. Several problem instances were generated for the evaluation of heuristic scheduling algorithms. The experimental study shows that the construction heuristics are not sufficient to ensure good results, however the proposed neighborhood search methods perform very well. Also, the structure of neighborhoods plays an important role to guarantee better results. Keywords: scheduling, optimization, extrusion, mathematical formulation, heuristic, simulated-annealing, tabu-search, GRASP, genetic algorithm

De nombreux problèmes pratiques qui se posent dans dans le domaine de la logistique, peuvent être modélisés comme des problèmes de tournées de véhicules. De façon générale, cette famille de problèmes implique la conception de routes, débutant et se terminant à un dépôt, qui sont utilisées pour distribuer des biens à un nombre de clients géographiquement dispersé dans un contexte où les coûts associés aux routes sont minimisés. Selon le type de problème, un ou plusieurs dépôts peuvent-être présents. Les problèmes de tournées de véhicules sont parmi les problèmes combinatoires les plus difficiles à résoudre. Dans cette thèse, nous étudions un problème d’optimisation combinatoire, appartenant aux classes des problèmes de tournées de véhicules, qui est liée au contexte des réseaux de transport. Nous introduisons un nouveau problème qui est principalement inspiré des activités de collecte de lait des fermes de production, et de la redistribution du produit collecté aux usines de transformation, pour la province de Québec. Deux variantes de ce problème sont considérées. La première, vise la conception d’un plan tactique de routage pour le problème de la collecte-redistribution de lait sur un horizon donné, en supposant que le niveau de la production au cours de l’horizon est fixé. La deuxième variante, vise à fournir un plan plus précis en tenant compte de la variation potentielle de niveau de production pouvant survenir au cours de l’horizon considéré. Dans la première partie de cette thèse, nous décrivons un algorithme exact pour la première variante du problème qui se caractérise par la présence de fenêtres de temps, plusieurs dépôts, et une flotte hétérogène de véhicules, et dont l’objectif est de minimiser le coût de routage. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème multi-attributs de tournées de véhicules. L’algorithme exact est basé sur la génération de colonnes impliquant un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Dans la deuxième partie, nous concevons un algorithme exact pour résoudre la deuxième variante du problème. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème de tournées de véhicules multi-périodes prenant en compte explicitement les variations potentielles du niveau de production sur un horizon donné. De nouvelles stratégies sont proposées pour résoudre le problème de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources, impliquant dans ce cas une structure particulière étant donné la caractéristique multi-périodes du problème général. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. La troisième partie propose un algorithme de recherche adaptative à grands voisinages où de nombreuses nouvelles stratégies d’exploration et d’exploitation sont proposées pour améliorer la performances de l’algorithme proposé en termes de la qualité de la solution obtenue et du temps de calcul nécessaire. / Many practical problems arising in real-world applications in the field of logistics can be modeled as vehicle routing problems (VRP). In broad terms, VRPs deal with designing optimal routes for delivering goods or services to a number of geographically scattered customers in a context in which, routing costs are minimized. Depending on the type of problem, one or several depots may be present. Routing problems are among the most difficult combinatorial optimization problems. In this dissertation we study a special combinatorial optimization problem, belonging to the class of the vehicle routing problem that is strongly linked to the context of the transportation networks. We introduce a new problem setting, which is mainly inspired by the activities of collecting milk from production farms and distributing the collected product to processing plants in Quebec. Two different variants of this problem setting are considered. The first variant seeks a tactical routing plan for the milk collection-distribution problem over a given planning horizon assuming that the production level over the considered horizon is fixed. The second variant aims to provide a more accurate plan by taking into account potential variations in terms of production level, which may occur during the course of a horizon. This thesis is cast into three main parts, as follows: In the first part, we describe an exact algorithm for the first variant of the problem, which is characterized by the presence of time windows, multiple depots, and a heterogeneous fleet of vehicles, where the objective is to minimize the routing cost. To this end, the problem is modeled as a multi-attribute vehicle routing problem. The exact algorithm proposed is based on the column generation approach, coupled with an elementary shortest path algorithm with resource constraints. In the second part, we design an exact framework to address the second variant of the problem. To this end, the problem is modeled as a multi-period vehicle routing problem, which explicitly takes into account potential production level variations over a horizon. New strategies are proposed to tackle the particular structure of the multi-period elementary shortest path algorithm with resource constraints. To solve realistic instances of the second variant of the problem in reasonable computation times, a heuristic approach is required. In the third part of this thesis, we propose an adaptive large neighborhood search, where various new exploration and exploitation strategies are proposed to improve the performance of the algorithm in terms of solution quality and computational efficiency.

De nombreux problèmes pratiques qui se posent dans dans le domaine de la logistique, peuvent être modélisés comme des problèmes de tournées de véhicules. De façon générale, cette famille de problèmes implique la conception de routes, débutant et se terminant à un dépôt, qui sont utilisées pour distribuer des biens à un nombre de clients géographiquement dispersé dans un contexte où les coûts associés aux routes sont minimisés. Selon le type de problème, un ou plusieurs dépôts peuvent-être présents. Les problèmes de tournées de véhicules sont parmi les problèmes combinatoires les plus difficiles à résoudre. Dans cette thèse, nous étudions un problème d’optimisation combinatoire, appartenant aux classes des problèmes de tournées de véhicules, qui est liée au contexte des réseaux de transport. Nous introduisons un nouveau problème qui est principalement inspiré des activités de collecte de lait des fermes de production, et de la redistribution du produit collecté aux usines de transformation, pour la province de Québec. Deux variantes de ce problème sont considérées. La première, vise la conception d’un plan tactique de routage pour le problème de la collecte-redistribution de lait sur un horizon donné, en supposant que le niveau de la production au cours de l’horizon est fixé. La deuxième variante, vise à fournir un plan plus précis en tenant compte de la variation potentielle de niveau de production pouvant survenir au cours de l’horizon considéré. Dans la première partie de cette thèse, nous décrivons un algorithme exact pour la première variante du problème qui se caractérise par la présence de fenêtres de temps, plusieurs dépôts, et une flotte hétérogène de véhicules, et dont l’objectif est de minimiser le coût de routage. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème multi-attributs de tournées de véhicules. L’algorithme exact est basé sur la génération de colonnes impliquant un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Dans la deuxième partie, nous concevons un algorithme exact pour résoudre la deuxième variante du problème. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème de tournées de véhicules multi-périodes prenant en compte explicitement les variations potentielles du niveau de production sur un horizon donné. De nouvelles stratégies sont proposées pour résoudre le problème de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources, impliquant dans ce cas une structure particulière étant donné la caractéristique multi-périodes du problème général. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. La troisième partie propose un algorithme de recherche adaptative à grands voisinages où de nombreuses nouvelles stratégies d’exploration et d’exploitation sont proposées pour améliorer la performances de l’algorithme proposé en termes de la qualité de la solution obtenue et du temps de calcul nécessaire. / Many practical problems arising in real-world applications in the field of logistics can be modeled as vehicle routing problems (VRP). In broad terms, VRPs deal with designing optimal routes for delivering goods or services to a number of geographically scattered customers in a context in which, routing costs are minimized. Depending on the type of problem, one or several depots may be present. Routing problems are among the most difficult combinatorial optimization problems. In this dissertation we study a special combinatorial optimization problem, belonging to the class of the vehicle routing problem that is strongly linked to the context of the transportation networks. We introduce a new problem setting, which is mainly inspired by the activities of collecting milk from production farms and distributing the collected product to processing plants in Quebec. Two different variants of this problem setting are considered. The first variant seeks a tactical routing plan for the milk collection-distribution problem over a given planning horizon assuming that the production level over the considered horizon is fixed. The second variant aims to provide a more accurate plan by taking into account potential variations in terms of production level, which may occur during the course of a horizon. This thesis is cast into three main parts, as follows: In the first part, we describe an exact algorithm for the first variant of the problem, which is characterized by the presence of time windows, multiple depots, and a heterogeneous fleet of vehicles, where the objective is to minimize the routing cost. To this end, the problem is modeled as a multi-attribute vehicle routing problem. The exact algorithm proposed is based on the column generation approach, coupled with an elementary shortest path algorithm with resource constraints. In the second part, we design an exact framework to address the second variant of the problem. To this end, the problem is modeled as a multi-period vehicle routing problem, which explicitly takes into account potential production level variations over a horizon. New strategies are proposed to tackle the particular structure of the multi-period elementary shortest path algorithm with resource constraints. To solve realistic instances of the second variant of the problem in reasonable computation times, a heuristic approach is required. In the third part of this thesis, we propose an adaptive large neighborhood search, where various new exploration and exploitation strategies are proposed to improve the performance of the algorithm in terms of solution quality and computational efficiency.