Nous présentons dans cette thèse, un outil d'aide à la décision pour la régulation du trafic ferroviaire dans une usine sidérurgique. La particularité de ce système est qu'il repose sur une utilisation en temps réel, et qu'il est soumis à des contraintes spécifiques liées au processus de fabrication de l'acier. Nous décrivons ses spécificités et son rapprochement avec le problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps. La méthode de résolution que nous avons mise en oeuvre repose sur la coopération d'une heuristique de construction parallèle des tournées avec une heuristique d'amélioration des tournées. Les applications aux cas réels que nous avons menées montrent une amélioration de la satisfaction client en terme de nombre de retards et de durée totale des retards. La mise en oeuvre dans un site industriel est également présentée dans ce mémoire.

Dans ce mémoire, nous présentons une méthode de résolution du problème de tournées de véhicules grâce à une approche polyèdrale. Un état de l'art est fait sur la connaissance du polyèdre correspondant aux solutions de ce probleme et de nouvelles inégalités valides (et induisant des facettes) sont présentées pour ce polyèdre. Nous décrivons ensuite des heuristiques pour la séparation des contraintes les plus importantes ainsi qu'un algorithme de "Branchement et Coupe" qui nous permet d'améliorer les résultats connus pour la résolution exacte du problème de tournées.

De nombreux problèmes d'optimisation issus du monde réel, notamment dans le domaine de la logistique, doivent faire face à beaucoup de difficultés. En effet, ils sont souvent caractérisés par des espaces de recherche vastes et complexes, de multiples fonctions objectif contradictoires, et une foule d'incertitudes qui doivent être prises en compte. Les métaheuristiques sont des candidates naturelles pour résoudre ces problèmes, ce qui les rend préférables aux méthodes d'optimisation classiques. Toutefois, le développement de métaheuristiques efficaces découle d'un processus de recherche complexe. Le cœur de ce travail réside en la conception, l'implémentation et l'analyse expérimentale de métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif, ainsi que leurs applications à des problèmes logistiques de tournées et d'ordonnancement. Tout d'abord, une vue unifiée de ces approches est présentée, puis intégrée dans une plateforme logicielle dédiée à leur implémentation, ParadisEO-MOEO. Ensuite, plusieurs approches de coopération, combinant des métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif, sont proposées. Enfin, la question de la prise en compte l'incertitude est abordée dans le contexte de l'optimisation multiobjectif.

Dans le problème de tournées avec gestion de stock ou "Inventory Routing Problem" (IRP), le fournisseur a pour mission de surveiller les niveaux de stock d'un ensemble de clients et gérer leur approvisionnement en prenant simultanément en compte les coûts de transport et de stockage. Etant données les nouvelles exigences de développement durable et de transport écologique, nous étudions l'IRP sous une perspective énergétique, peu de travaux s'étant intéressés à cet aspect. Plus précisément, la thèse identifie les facteurs principaux influençant la consommation d'énergie et évalue les gains potentiels qu'une meilleure planification des approvisionnements permet de réaliser. Un problème relatif à l'approvisionnement en composants de chaînes d'assemblage d'automobiles est tout d'abord considéré pour lequel la masse transportée, la dynamique du véhicule et la distance parcourue sont identifiés comme les principaux facteurs impactant la consommation énergétique. Ce résultat est étendu à l'IRP classique et les gains potentiels en termes d'énergie sont analysés. Un problème industriel de tournées avec gestion de stock est ensuite étudié et résolu, notamment à l'aide d'une méthode de génération de colonnes. Ce problème met en évidence les limitations du modèle IRP classique, ce qui nous a amené à définir un modèle d'IRP plus réaliste. Finalement, une méthode de décomposition basée sur la relaxation lagrangienne est développée pour la résolution de ce problème dans le but de minimiser la consommation énergétique / The thesis studies the Inventory Routing Problem (IRP) with explicit energy consideration. Under the Vendor Managed Inventory (VMI) model, the IRP is an integration of the inventory management and routing, where both inventory storage and transportation costs are taken into account. Under the new sustainability paradigm, green transport and logistics has become an emerging area of study, but few research focus on the ecological aspect of the classical IRP. Since the classical IRP concentrates solely on the economic benefits, it is worth studying under the energy perspective. The thesis gives an estimation of the energetic gain that a better supplying plan can provide. More specifically, this thesis integrates the energy consumption into the decision of the inventory replenishment and routing. It starts with a part supplying problem in car assembly lines, where the transported mass, the vehicle dynamics and the travelled distance are identified as main energy influencing factors. This result is extended to the classical IRP with energy objective to show the potential energy reduction that can be achieved. Then, an industrial challenge of IRP is presented and solved using a column generation approach. This problem put the limitations of the classical IRP model in evidence, which brings us to define a more realistic IRP model on a multigraph. Finally, a Lagrangian relaxation method is presented for solving this new model with the aim of energy minimization.

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.

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.

Les entreprises de transport et de distribution sont confrontées à des difficultés d'exploitation liées à la taille et à la complexité de leur processus de livraison. Dans cette problématique, nous proposons une approche globale du Problème Général de Livraison (PGL).Au niveau méthodologique, c'est une approche hiérarchique (stratégique, tactique, opérationnelle) et structurée. Il s'agit de concevoir et d'exploiter un PGL en le décomposant en problèmes de livraisons élémentaires identifiés et le plus possible indépendants les uns des autres (problèmes de transport, de hubs, d'agences, de tournées...).Au niveau algorithmique, des modèles et algorithmes de résolution ont été proposés pour résoudre ces problèmes élémentaires de livraison dans la phase opérationnelle en tenant compte, en particulier, du nombre et de la capacité limités des moyens de transport.Au niveau applicatif, deux exemples réels sont traités : le système de livraison d'une entreprise de Vente à Distance et le système de livraison des casernes de pompiers du Nord de la France à partir de la pharmacie centrale de Lille

Les entreprises de transport font face à des problèmes de taille grandissante où l'utilisation de transbordement peut avoir un impact significatif sur les coûts. ILOG TPO est un logiciel capable de résoudre de tels problèmes, mais il lui est difficile de prendre de bonnes décisions concernant le transbordement. De plus, le processus de résolution d'ILOG TPO est basé sur la recherche locale, et il peut être aidé pour certaines décisions globales comme le transbordement. Cette thèse se place dans ce contexte, et son objectif est d'aider ILOG TPO à trouver de meilleures solutions. Pour cela, une formulation complète est d'abord proposée pour résoudre les plus petites instances, et avec une technique de plans coupants, les solutions optimales sont généralement trouvées en un temps raisonnable. Ensuite, un algorithme à deux phases qui inclut un programme en variables mixtes (MIP) sur une relaxation de type réseau du problème est donné pour de plus grandes instances. Cet algorithme est une coopération entre le MIP et ILOG TPO, où le MIP donne à ILOG TPO, pour chaque ordre de transport, le chemin de hubs par lequel il devrait être acheminé. Cette heuristique trouve des solutions similaires à ILOG TPO seul, mais le temps de calcul est réduit de façon significative.

Dans cette thèse, nous proposons d'aborder l'ordonnancement des transports par une approche interdisciplinaire. L'idée est d'intégrer les facteurs humains dans le système d'aide à la décision réalisé, de façon à ce que l'homme puisse agir sur la modélisation et la résolution du problème. Le système proposé doit offrir de la flexibilité, afin d'être capable de s'adapter aux nouvelles situations et aux changements, même si ceux-ci n'ont pas été prévus initialement par le concepteur du système. Pour atteindre l'objectif fixé, nous nous sommes notamment appuyé sur une analyse du domaine de travail (" Work Domain Analysis ") basée sur une hiérarchie d'abstraction des entités (physiques ou plus abstraites) manipulées dans ce type de problèmes. Nous avons proposé une architecture pour le système d'aide à la décision basée sur cette analyse du domaine et la programmation par contraintes. Nous avons également conçu, et intégré dans le système, des algorithmes dédiés et des méthodes de résolution basés sur le principe d'inversion de modèle. Enfin, nous avons proposé une architecture d'interfaces avec l'objectif d'assister efficacement l'opérateur humain dans la réalisation des différentes sous-tâches nécessaires à la résolution globale du problème. L'étude du sujet interdisciplinaire a été précédée d'une analyse focalisée sur la résolution de problèmes théoriques d'ordonnancement à machines parallèles avec contraintes de précédence et temps de préparation des machines entre opérations, utilisant des méthodes de recherche arborescente basée sur les divergences.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.