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Dans ce mémoire, nous présentons un nouveau type de problème de confection de tour- née pour un seul véhicule avec cueillettes et livraisons et contrainte de chargement. Cette variante est motivée par des problèmes similaires rapportés dans la littérature. Le véhi- cule en question contient plusieurs piles où des colis de hauteurs différentes sont empilés durant leur transport. La hauteur totale des items contenus dans chacune des piles ne peut dépasser une certaine hauteur maximale. Aucun déplacement n’est permis lors de la li- vraison d’un colis, ce qui signifie que le colis doit être sur le dessus d’une pile au moment d’être livré. De plus, tout colis i ramassé avant un colis j et contenu dans la même pile doit être livré après j. Une heuristique à grand voisinage, basé sur des travaux récents dans le domaine, est proposée comme méthode de résolution. Des résultats numériques sont rapportés pour plusieurs instances classiques ainsi que pour de nouvelles instances. / In this work, we consider a new type of pickup and delivery routing problem with last- in-first-out loading constraints for a single vehicle with multiple stacks. This problem is motivated by similar problems reported in the literature. In the problem considered, items are collected and put on top of one of multiple stacks inside the vehicle, such that the total height of the items on each stack does not exceed a given threshold. The loading constraints state that if items i and j are in the same stack and item i is collected before item j, then i must be delivered after j. Furthermore, an item can be delivered only if it is on the top of a stack. An adaptive large neighborhood heuristic, based on recent studies in this field, is proposed to solve the problem. Numerical results are reported on many classical instances reported in the literature and also on some new ones.

L’industrie forestière est un secteur qui, même s’il est en déclin, se trouve au cœur du débat sur la mondialisation et le développement durable. Pour de nombreux pays tels que le Canada, la Suède et le Chili, les objectifs sont de maintenir un secteur florissant sans nuire à l’environnement et en réalisant le caractère fini des ressources. Il devient important d’être compétitif et d’exploiter de manière efficace les territoires forestiers, de la récolte jusqu’à la fabrication des produits aux usines, en passant par le transport, dont les coûts augmentent rapidement. L’objectif de ce mémoire est de développer un modèle de planification tactique/opérationnelle qui permet d’ordonnancer les activités pour une année de récolte de façon à satisfaire les demandes des usines, sans perdre de vue le transport des quantités récoltées et la gestion des inventaires en usine. L’année se divise en 26 périodes de deux semaines. Nous cherchons à obtenir les horaires et l’affectation des équipes de récolte aux blocs de coupe pour une année. Le modèle mathématique développé est un problème linéaire mixte en nombres entiers dont la structure est basée sur chaque étape de la chaine d’approvisionnement forestière. Nous choisissons de le résoudre par une méthode exacte, le branch-and-bound. Nous avons pu évaluer combien la résolution directe de notre problème de planification était difficile pour les instances avec un grand nombre de périodes. Cependant l’approche des horizons roulants s’est avérée fructueuse. Grâce à elle en une journée, il est possible de planifier les activités de récolte des blocs pour l’année entière (26 périodes). / Forest industry is a sector located at the heart of the debate on globalisation and sustainable development, even if it is in decline. For many countries like Canada, Sweden and Chile, the objectives are to maintain a flourishing sector without damaging the environment and to realize the finite nature of resources. It is important to be competitive and to operate effectively on forest territories, from harvesting to manufacturing products, through transport, in a context where costs increase rapidly. This master’s thesis is developing a tactical operational planning model to organize activities for a year to meet requests for factories, without losing sight of the transport of harvested quantities and inventory management factory. The year is divided into 26 periods of two weeks. We seek harvest teams schedules and assignment to harvest areas (units) for a year. The problem is formulated as a mixed integer programming model, whose structure is based on each stage of the forest supply chain. We choose to solve it by an exact method, branch-and-bound. We were able to assess how the direct resolution of our planning problem was difficult for instances with a large number of periods. However the rolling horizon approach has proved successful. In a day, we obtained the harvest activities planning for 26 periods.

Cette thèse étudie une approche intégrant la gestion de l’horaire et la conception de réseaux de services pour le transport ferroviaire de marchandises. Le transport par rail s’articule autour d’une structure à deux niveaux de consolidation où l’affectation des wagons aux blocs ainsi que des blocs aux services représentent des décisions qui complexifient grandement la gestion des opérations. Dans cette thèse, les deux processus de consolidation ainsi que l’horaire d’exploitation sont étudiés simultanément. La résolution de ce problème permet d’identifier un plan d’exploitation rentable comprenant les politiques de blocage, le routage et l’horaire des trains, de même que l’habillage ainsi que l’affectation du traffic. Afin de décrire les différentes activités ferroviaires au niveau tactique, nous étendons le réseau physique et construisons une structure de réseau espace-temps comprenant trois couches dans lequel la dimension liée au temps prend en considération les impacts temporels sur les opérations. De plus, les opérations relatives aux trains, blocs et wagons sont décrites par différentes couches. Sur la base de cette structure de réseau, nous modélisons ce problème de planification ferroviaire comme un problème de conception de réseaux de services. Le modèle proposé se formule comme un programme mathématique en variables mixtes. Ce dernie r s’avère très difficile à résoudre en raison de la grande taille des instances traitées et de sa complexité intrinsèque. Trois versions sont étudiées : le modèle simplifié (comprenant des services directs uniquement), le modèle complet (comprenant des services directs et multi-arrêts), ainsi qu’un modèle complet à très grande échelle. Plusieurs heuristiques sont développées afin d’obtenir de bonnes solutions en des temps de calcul raisonnables. Premièrement, un cas particulier avec services directs est analysé. En considérant une cara ctéristique spécifique du problème de conception de réseaux de services directs nous développons un nouvel algorithme de recherche avec tabous. Un voisinage par cycles est privilégié à cet effet. Celui-ci est basé sur la distribution du flot circulant sur les blocs selon les cycles issus du réseau résiduel. Un algorithme basé sur l’ajustement de pente est développé pour le modèle complet, et nous proposons une nouvelle méthode, appelée recherche ellipsoidale, permettant d’améliorer davantage la qualité de la solution. La recherche ellipsoidale combine les bonnes solutions admissibles générées par l’algorithme d’ajustement de pente, et regroupe les caractéristiques des bonnes solutions afin de créer un problème élite qui est résolu de facon exacte à l’aide d’un logiciel commercial. L’heuristique tire donc avantage de la vitesse de convergence de l’algorithme d’ajustement de pente et de la qualité de solution de la recherche ellipsoidale. Les tests numériques illustrent l’efficacité de l’heuristique proposée. En outre, l’algorithme représente une alternative intéressante afin de résoudre le problème simplifié. Enfin, nous étudions le modèle complet à très grande échelle. Une heuristique hybride est développée en intégrant les idées de l’algorithme précédemment décrit et la génération de colonnes. Nous proposons une nouvelle procédure d’ajustement de pente où, par rapport à l’ancienne, seule l’approximation des couts liés aux services est considérée. La nouvelle approche d’ajustement de pente sépare ainsi les décisions associées aux blocs et aux services afin de fournir une décomposition naturelle du problème. Les résultats numériques obtenus montrent que l’algorithme est en mesure d’identifier des solutions de qualité dans un contexte visant la résolution d’instances réelles. / This thesis studies a scheduled service network design problem for rail freight transportation planning. Rails follow a special two level consolidation organization, and the car-to-block, block-to-service handling procedure complicates daily operations. In this research, the two consolidation processes as well as the operation schedule are considered simultaneously, and by solving this problem, we provide an overall cost-effective operating plan, including blocking policy, train routing, scheduling, make-up policy and traffic distribution. In order to describe various rail operations at the tactical level, we extend the physical network and construct a 3-layer time-space structure, in which the time dimension takes into consideration the temporal impacts on operations. Furthermore, operations on trains, blocks, and cars are described in different layers. Based on this network structure, we model the rail planning problem to a service network design formulation. The proposed model relies on a complex mixed-integer programming formulation. The problem is very hard to solve due to the computational difficulty as well as the tremendous size of the application instances. Three versions of the problem are studied, which are the simplified model (with only non-stop services), complete model (with both non-stop and multi-stop services) and very-large-scale complete model. Heuristic algorithms are developed to provide good feasible solutions in reasonable computing efforts. A special case with non-stop services is first studied. According to a specific characteristic of the direct service network design problem, we develop a tabu search algorithm. The tabu search moves in a cycle-based neighborhood, where flows on blocks are re-distributed according to the cycles in a conceptual residual network. A slope scaling based algorithm is developed for the complete model, and we propose a new method, called ellipsoidal search, to further improve the solution quality. Ellipsoidal search combines the good feasible solutions generated from the slope scaling, and collects the features of good solutions into an elite problem, and solves it with exact solvers. The algorithm thus takes advantage of the convergence speed of slope scaling and solution quality of ellipsoidal search, and is proven effective. The algorithm also presents an alternative for solving the simplified problem. Finally, we work on the very-large-size complete model. A hybrid heuristic is developed by integrating the ideas of previous research with column generation. We propose a new slope scaling scheme where, compared with the previous scheme, only approximate service costs instead of both service and block costs are considered. The new slope scaling scheme thus separates the block decisions and service decisions, and provide a natural decomposition of the problem. Experiments show the algorithm is good to solve real-life size instances.

De nombreux problèmes en transport et en logistique peuvent être formulés comme des modèles de conception de réseau. Ils requièrent généralement de transporter des produits, des passagers ou encore des données dans un réseau afin de satisfaire une certaine demande tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités. Ce problème consiste à ouvrir un sous-ensemble des liens dans un réseau afin de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacités sur les liens. L'objectif est de minimiser les coûts fixes associés à l'ouverture des liens et les coûts de transport des produits. Nous présentons une méthode exacte pour résoudre ce problème basée sur des techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Notre méthode est une variante de l'algorithme de branch-and-bound, appelée branch-and-price-and-cut, dans laquelle nous exploitons à la fois la génération de colonnes et de coupes pour la résolution d'instances de grande taille, en particulier, celles ayant un grand nombre de produits. En nous comparant à CPLEX, actuellement l'un des meilleurs logiciels d'optimisation mathématique, notre méthode est compétitive sur les instances de taille moyenne et supérieure sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits, et ce, même si elle n'utilise qu'un seul type d'inégalités valides. / Many problems in transportation and logistics can be formulated as network design models. They usually require to transport commodities, passengers or data in a network to satisfy a certain demand while minimizing the costs. In this work, we focus on the multicommodity capacited fixed-charge network design problem which consists of opening a subset of the links in the network to satisfy the demand. Each link has a capacity and a fixed cost that is paid if it is opened. The objective is to minimize the fixed costs of the opened links and the transportation costs of the commodities. We present an exact method to solve this problem based on mixed integer programming techniques. Our method is a specialization of the branch-and-bound algorithm, called branch-and-price-and-cut, in which we use column generation and cutting-plane method to solve large-scale instances. We compare our method with CPLEX, currently one of the best solver. Numerical results show that our method is competitive on medium-scale instances and better on large-scale instances.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.

Nous étudions la gestion de centres d'appels multi-compétences, ayant plusieurs types d'appels et groupes d'agents. Un centre d'appels est un système de files d'attente très complexe, où il faut généralement utiliser un simulateur pour évaluer ses performances. Tout d'abord, nous développons un simulateur de centres d'appels basé sur la simulation d'une chaîne de Markov en temps continu (CMTC), qui est plus rapide que la simulation conventionnelle par événements discrets. À l'aide d'une méthode d'uniformisation de la CMTC, le simulateur simule la chaîne de Markov en temps discret imbriquée de la CMTC. Nous proposons des stratégies pour utiliser efficacement ce simulateur dans l'optimisation de l'affectation des agents. En particulier, nous étudions l'utilisation des variables aléatoires communes. Deuxièmement, nous optimisons les horaires des agents sur plusieurs périodes en proposant un algorithme basé sur des coupes de sous-gradients et la simulation. Ce problème est généralement trop grand pour être optimisé par la programmation en nombres entiers. Alors, nous relaxons l'intégralité des variables et nous proposons des méthodes pour arrondir les solutions. Nous présentons une recherche locale pour améliorer la solution finale. Ensuite, nous étudions l'optimisation du routage des appels aux agents. Nous proposons une nouvelle politique de routage basé sur des poids, les temps d'attente des appels, et les temps d'inoccupation des agents ou le nombre d'agents libres. Nous développons un algorithme génétique modifié pour optimiser les paramètres de routage. Au lieu d'effectuer des mutations ou des croisements, cet algorithme optimise les paramètres des lois de probabilité qui génèrent la population de solutions. Par la suite, nous développons un algorithme d'affectation des agents basé sur l'agrégation, la théorie des files d'attente et la probabilité de délai. Cet algorithme heuristique est rapide, car il n'emploie pas la simulation. La contrainte sur le niveau de service est convertie en une contrainte sur la probabilité de délai. Par après, nous proposons une variante d'un modèle de CMTC basé sur le temps d'attente du client à la tête de la file. Et finalement, nous présentons une extension d'un algorithme de coupe pour l'optimisation stochastique avec recours de l'affectation des agents dans un centre d'appels multi-compétences. / We study the management of multi-skill call centers, with multiple call types and agent groups. A call center is a very complex queueing system, and we generally need to use simulation in order to evaluate its performances. First, we develop a call center simulator based on the simulation of a continuous-time Markov chain (CTMC) that is faster than traditional discrete-event simulation. Using an uniformization method, this simulator simulates the embedded discrete-time Markov chain of the CTMC. We propose strategies to use this simulator efficiently within a staffing optimization algorithm. In particular, we study the use of common random numbers. Secondly, we propose an algorithm, based on subgradient cuts and simulation, to optimize the shift scheduling problem. Since this problem is usually too big to be solved as an integer programming problem, we relax the integer variables and we propose methods to round the solutions. We also present a local search to improve the final solution. Next, we study the call routing optimization problem. We propose a new routing policy based on weights, call waiting times, and agent idle times or the number of idle agents. We develop a modified genetic algorithm to optimize all the routing parameters. Instead of doing mutations and crossovers, this algorithm refines the parametric distributions used to generate the population of solutions. We also develop a staffing algorithm based on aggregation, queueing theory and delay probability. This heuristic algorithm is fast, because it does not use simulation. The service level constraint is converted into a delay probability constraint. Moreover, we propose a variant of a CTMC model based on the waiting time of the customer at the head of the queue. Finally, we design an extension of a cutting-plane algorithm to optimize the stochastic version with recourse of the staffing problem for multi-skill call centers.

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is an important key to efficient logistics system management, which can result in higher level of customer satisfaction because more customers can be served in a shorter time. In broad terms, it deals with designing optimal delivery or collection routes from one or several depot(s) to a number of geographically scattered customers subject to side constraints. The VRP is a discrete optimization and computationally hard problem and has been extensively studied by researchers and practitioners during the past decades. Being complex problems with numerous and relevant potential applications, researchers from the fields of computer science, operations research and industrial engineering have developed very efficient algorithms, both of exact and heuristic nature, to deal with different types of VRPs. However, VRP research has often been criticized for being too focused on oversimplified versions of the routing problems encountered in real-life applications. Consequently, researchers have recently turned to variants of the VRP which before were considered too difficult to solve. These variants include those attributes and constraints observed in real-life planning and lead to solutions that are executable in practice. These extended problems are called Multi-Attribute Vehicle Routing Problems (MAVRPs). The main purpose of this thesis is to study different practical aspects of three multi-attribute vehicle routing problems which will be modeled in it. Besides that, since the VRP has been proved to be NP-hard in the strong sense such that it is impossible to optimally solve the large-sized problems in a reasonable computational time by means of traditional optimization approaches, novel heuristics will be designed to efficiently tackle the created models.