De nos jours, le problème de transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de ramassage et de livraison (pick-up and delivery problem) est l’un des problèmes dont une grande partie des chercheurs s’y est intéressée.Il s’agit de déterminer un circuit de plusieurs véhicules, de façon à servir à coût minimal un ensemble de clients et de fournisseurs répartis dans un réseau, satisfaisant certaines contraintes relatives aux véhicules, à leurs capacités et à des précédences entre les nœuds. Les travaux de recherche développés dans cette thèse portent sur le PDPTW (Pickup and Delivery Problem with Time Windows) à plusieurs véhicules (m-PDPTW). Ce dernier a été traité dans les deux cas : statique et dynamique. Nous avons proposé plusieurs approches de résolution du m-PDPTW basées sur les algorithmes génétiques, l’optimisation multicritère et le calcul des bornes inférieures, et ceci pour minimiser un certain nombre de critères comme : le nombre de véhicules utilisés, la somme des retards ou le coût total de transport. Ces approches ont donné de bons résultats, principalement au niveau de la minimisation de la somme des retards où nous avons obtenu, dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable / Nowadays, the transport goods problem occupies an important place in the economic life of modern societies. The PDPTW (Pickup and delivery problem with Time Windows) is one which a large part of researchers was interested. This is an optimization vehicles routing problem which must meet requests for transport between suppliers and customers satisfying precedence and capacity.Researchers developed in this thesis concerns the resolution of the PDPTW with multiple vehicles (m-PDPTW). The latter was treated in two cases: static and dynamic.We have proposed some approaches to solving the m- PDPTW, based on genetic algorithms, multicriteria optimization and the lower bounds, and this to minimize a number of criteria such as: the vehicles number, the total travel cost, and the total tardiness time.Computational results indicate that the proposed approach gives good results with a total tardiness equal to zero with a tolerable cost

La thèse porte sur la proposition de méthodes d’optimisation (modèles mathématiques et métaheuristique) et leur couplage avec un modèle de simulation pour la résolution de problèmes de livraison collecte incluant la planification des horaires des chauffeurs. L’originalité de ces travaux porte sur la diversité des ressources (véhicule, chauffeur, quai de chargement, de déchargement, contenant, ligne de production, aire de nettoyage) et des contraintes (incompatibilité véhicule/contenant, date de début au plus tôt, date de fin souhaitée, planning…) à prendre en compte. L’objectif est de proposer une organisation permettant de réaliser l’ensemble des transports tout en minimisant les retards et les heures supplémentaires. La première partie s’intéresse au transport d’un seul type de produit. Le problème est modélisé comme un RCPSP avec profil de demande en ressources variable. Les transports à vide sont modélisés comme des temps de montage dépendant de la séquence. Deux programmes linéaires en nombres entiers sont proposés. La seconde partie concerne le transport de plusieurs types de produit. Le problème présente une double complexité qui est résolue par le couplage d’une recherche locale itérée avec un modèle de simulation. Le modèle de simulation permet de répondre à la complexité structurelle et fonctionnelle, notamment en raison de la diversité des ressources. La troisième partie intègre la définition des horaires de travail des chauffeurs. Une approche itérative incluant un modèle de simulation, un programme linéaire en nombres entiers et le couplage précédemment présenté est proposée. Ce problème est traité dans un contexte hospitalier pour le transport de contenants propres ou sales (repas, linge, médicaments) entre sites de consommation et sites de production. Chaque partie fait l’objet d’une expérimentation avec des données réelles. / The thesis focuses on the proposed optimization methods (metaheuristics and mathematical models) and their coupling with a simulation model to solve problems of collection including delivery scheduling drivers. The originality of this work focuses on the diversity of resources (vehicle, driver, dock loading, unloading, container production line, cleaning area) and constraints (incompatibility vehicle / container, start date earlier desired end date, planning ...) to take into account. The objective is to provide an organization to achieve all transport while minimizing delays and overtime. The first part focuses on the transport of a single type of product. The problem is modeled as a demand profile RCPSP with variable resources. Empty transports are modeled as time-dependent assembly sequence. Two integer linear programs are proposed. The second part concerns the transport of several types of product. The problem has a double complexity that is determined by the coupling of an iterated local search with a simulation model. The simulation model allows to meet the structural and functional complexity, mainly because of the diversity of resources. The third part includes the definition of working hours of drivers. An iterative approach including a simulation model, an integer linear program and previously presented coupling is proposed. This problem is treated in a hospital setting for transporting containers clean or dirty (food, clothes, medicine) between sites of consumption and production sites. Each party is subject to an experiment with real data.

De nos jours, le problème de transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de ramassage et de livraison (pick-up and delivery problem) est l'un des problèmes dont une grande partie des chercheurs s'y est intéressée.Il s'agit de déterminer un circuit de plusieurs véhicules, de façon à servir à coût minimal un ensemble de clients et de fournisseurs répartis dans un réseau, satisfaisant certaines contraintes relatives aux véhicules, à leurs capacités et à des précédences entre les nœuds. Les travaux de recherche développés dans cette thèse portent sur le PDPTW (Pickup and Delivery Problem with Time Windows) à plusieurs véhicules (m-PDPTW). Ce dernier a été traité dans les deux cas : statique et dynamique. Nous avons proposé plusieurs approches de résolution du m-PDPTW basées sur les algorithmes génétiques, l'optimisation multicritère et le calcul des bornes inférieures, et ceci pour minimiser un certain nombre de critères comme : le nombre de véhicules utilisés, la somme des retards ou le coût total de transport. Ces approches ont donné de bons résultats, principalement au niveau de la minimisation de la somme des retards où nous avons obtenu, dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable

La thèse porte sur la proposition de méthodes d'optimisation (modèles mathématiques et métaheuristique) et leur couplage avec un modèle de simulation pour la résolution de problèmes de livraison collecte incluant la planification des horaires des chauffeurs. L'originalité de ces travaux porte sur la diversité des ressources (véhicule, chauffeur, quai de chargement, de déchargement, contenant, ligne de production, aire de nettoyage) et des contraintes (incompatibilité véhicule/contenant, date de début au plus tôt, date de fin souhaitée, planning...) à prendre en compte. L'objectif est de proposer une organisation permettant de réaliser l'ensemble des transports tout en minimisant les retards et les heures supplémentaires. La première partie s'intéresse au transport d'un seul type de produit. Le problème est modélisé comme un RCPSP avec profil de demande en ressources variable. Les transports à vide sont modélisés comme des temps de montage dépendant de la séquence. Deux programmes linéaires en nombres entiers sont proposés. La seconde partie concerne le transport de plusieurs types de produit. Le problème présente une double complexité qui est résolue par le couplage d'une recherche locale itérée avec un modèle de simulation. Le modèle de simulation permet de répondre à la complexité structurelle et fonctionnelle, notamment en raison de la diversité des ressources. La troisième partie intègre la définition des horaires de travail des chauffeurs. Une approche itérative incluant un modèle de simulation, un programme linéaire en nombres entiers et le couplage précédemment présenté est proposée. Ce problème est traité dans un contexte hospitalier pour le transport de contenants propres ou sales (repas, linge, médicaments) entre sites de consommation et sites de production. Chaque partie fait l'objet d'une expérimentation avec des données réelles.