Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la résolution approchée de problèmes de tournées de véhicules. Nous avons exploité des travaux menés sur les graphes d'intervalles et des propriétés de dominance relatives aux tournées saturées pour traiter les problèmes de tournées sélectives plus efficacement. Des approches basées sur un algorithme d'optimisation par essaim particulaire et un algorithme mémétique ont été proposées. Les métaheuristiques développées font appel à un ensemble de techniques particulièrement efficaces telles que le découpage optimal, les opérateurs de croisement génétiques ainsi que des méthodes de recherches locales. Nous nous sommes intéressés également aux problèmes de tournées classiques avec fenêtres de temps. Différents prétraitements ont été introduits pour obtenir des bornes inférieures sur le nombre de véhicules. Ces prétraitements s'inspirent de méthodes issues de modèles de graphes, de problème d'ordonnancement et de problèmes de bin packing avec conflits. Nous avons montré également l'utilité des méthodes développées dans un contexte industriel à travers la réalisation d'un portail de services mobilité. / In this thesis, we focused on the development of heuristic approaches for solvingvehicle routing problems. We exploited researches conducted on interval graphsand dominance properties of saturated tours to deal more efficiently with selectivevehicle routing problems. An adaptation of a particle swarm optimization algorithmand a memetic algorithm is proposed. The metaheuristics that we developed arebased on effective techniques such as optimal split, genetic crossover operatorsand local searches. We are also interested in classical vehicle problems with timewindows. Various pre-processing methods are introduced to obtain lower boundson the number of vehicles. These methods are based on many approaches usinggraph models, scheduling problems and bin packing problems with conflicts. Wealso showed the effectiveness of the developed methods with an industrial applicationby implementing a portal of mobility services.

Étant donné leur faible impact environnemental, l’utilisation des véhicules électriques dans les activités de service a beaucoup augmenté depuis quelques années. Cependant, leur déploiement est freiné par des contraintes techniques telles qu’une autonomie limitée et de longs temps de charge des batteries. La prise en compte de ces contraintes a mené à l’apparition de nouveaux problèmes de tournées de véhicules pour lesquels, en plus d’organiser les tournées,il faut décider où et de combien charger les batteries. Dans cette thèse nous nous intéressons à ces problèmes au travers de quatre études. La première concerne le développement d’une métaheuristique en deux phases simple mais performante pour résoudre un problème particulier appelé "Green VRP”. Dans la seconde, nous nous concentrons sur la modélisation d’un aspect essentiel dans ces problèmes : le processus de chargement des batteries. Nous étudions différentes stratégies pour modéliser ce processus et montrons l’importance de considérer la nature non linéaire des fonctions de chargement. Dans la troisième étude nous proposons une recherche locale itérative pour résoudre des problèmes avec des fonctions de chargement non linéaires. Nous introduisons un voisinage dédié aux décisions de chargement basé sur un nouveau problème de chargement sur une tournée fixée. Dans la dernière étude, nous traitons un problème réel de tournées de techniciens avec des véhicules classiques et électriques. Ce problème est résolu par une métaheuristique qui décompose le problème en plusieurs sous-problèmes plus simples résolus en parallèle, puis qui assemble des parties des solutions trouvées pour construire la solution finale. / Electric vehicles (evs) are one of the most promising technologies to reduce the greenhouse gas emissions. For this reason, the use of evs in service operations has dramatically increased in recent years. Despite their environmental benefits, evs still face technical constraints such as short autonomy and long charging times. Taking into account these constraints when planning ev operations leads to a new breed of vehicle routing problems (vrps), known as electricVrps (evrps). In addition, to the standard routing decisions, evrps are concerned with charging decisions: where and how much to charge. In this ph. D thesis, we address evrps through 4 different studies. In the first study, we tackle the green vehicle routing problem. To solve the problem, we propose a simple, yet effective, two-phase matheuristic. In the second study, we focus a key modelling aspects in evrps: the battery charging process. We study different strategies to model this process and show the importance of considering the nonlinear nature of the battery charging functions. InThe third study, we propose an iterated local search to tackle evrp with non-linear charging functions. We introduce a particular local search operator for the charging decisions based on a new fixedroute charging problem. The fourth and last study considers a real technician routing problem with conventional and electric vehicles (trp-cev). To tackle this problem, we propose a parallel matheuristic that decomposes the problem into a set of easier-to-solve subproblemsThat are solved in parallel processors. Then the approach uses parts of the solutions found to the subproblems to assemble final solution to the trp-cev.

Les problèmes d'optimisation combinatoire sont généralement NP-difficiles et les méthodes exactes demeurent inefficaces pour les résoudre rapidement. Les métaheuristiques sont des méthodes génériques de résolution connues et utilisées pour leur efficacité. Elles possèdent souvent plusieurs paramètres qui s'avèrent fastidieux à régler pour obtenir de bonnes performances. Il est alors intéressant de chercher à rendre plus évident, voire à automatiser, ce réglage des paramètres. Le paysage d'un problème d'optimisation combinatoire est une structure, basée sur la notion de voisinage, permettant de caractériser le problème puis de suivre la dynamique d'une méthode d'optimisation pour comprendre son efficacité. Les travaux de cette thèse portent sur l'analyse de paysage de problèmes d'optimisation combinatoire et le lien étroit avec certaines classes de métaheuristiques, basées sur une exploration du voisinage des solutions. Ainsi, nous montrons l'influence de la structure de paysage sur la dynamique d'une métaheuristique, pour deux problèmes issus de la logistique. Ensuite, nous analysons les caractéristiques du paysage qui permettent de concevoir et/ou paramétrer des métaheuristiques, principalement des recherches locales, efficaces. La neutralité est, en particulier, une caractéristique structurelle importante des paysages. De tels paysages présentent de nombreux plateaux bloquant la progression d'une recherche locale. Après une analyse fine des plateaux, nous prouvons que cette structure neutre ne doit pas être ignorée. Puis, nous utilisons plusieurs informations liées à la neutralité, et plus particulièrement aux plateaux bloquants, pour concevoir une première recherche locale simple à mettre en œuvre et efficace. Enfin, pour approfondir nos travaux sur les structures neutres, nous avons choisi d'exploiter la neutralité à tous les niveaux du paysage pour concevoir une nouvelle recherche locale basée sur la capacité des solutions d'un même plateau à produire une amélioration. Une stratégie de guidage vers cette solution est alors proposée. La thèse se termine par l'analyse comparative des deux méthodes d'optimisation proposées pour les problèmes neutres afin d'en exploiter de nouvelles caractéristiques, et ainsi, renforcer le lien entre l'analyse de paysage et la conception de méthodes efficaces.

L’objectif de cette thèse est de développer un cadre méthodologique pour les problèmes de tournées de véhicules riches (RVRPs). Nous présentons d’abord une taxonomie et une définition élaborée des RVRPs basée sur une analyse typologique réalisée en fonction de deux critères discriminatoires. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution du problème de tournées de véhicules multi-dépôt multi-compartiment multi-produits avec fenêtres de temps (MDMCMCm-VRPTW). Nous proposons une heuristique de génération de colonnes unifiée qui inclut une matheuristique de type VNS. La matheuristique combine plusieurs heuristiques de routage de type destruction et insertion ainsi que des procédures efficaces de contrôle de réalisabilité des contraintes afin de résoudre le MDMCMCm-VRPTW pour un seul véhicule. Deux voisinages de chargement, basés sur la résolution de programmes mathématiques sont proposées. Des études expérimentales approfondies sont conduites sur un ensemble de 191 instances pour des VRPs moins complexes. Les expérimentations valident la compétitivité de la matheuristique unifiée. Une analyse de sensibilité révèle l’importance de certains choix algorithmiques et des voisinages de chargement pour parvenir à des solutions de très bonne qualité. La matheuristique basée sur la méthode de VNS est intégrée dans l’heuristique de génération de colonnes pour résoudre le MDMCMCm-VRPTW. Nous proposons une méthode exacte de post-traitement capable d’optimiser l’affectation des clients aux tournées de véhicules. Enfin, nous résolvons un RVRP qui survient dans le processus de collecte de l’huile d’olive en Tunisie à l’aide d’un algorithme exact de type branch-and-cut / The purpose of this thesis is to develop a solution framework for Rich Vehicle Routing Problems (RVRPs). We first provide a comprehensive survey of the RVRP literature as well as a taxonomy. Selected papers addressing various variants are classified according to the proposed taxonomy. A cluster analysis based on two discriminating criteria is performed and leads to define RVRPs. In this thesis we are interested in solving a multi-depot multi-compartment multi-commodity vehicle routing problem with time windows (MDMCMCm-VRPTW). We propose a unified column generation heuristic cooperating with a variable neighborhood search (VNS) matheuristic. The VNS combines several removal and insertion routing heuristics as well as computationally efficient constraint checking. Two loading neighborhoods based on the solution of mathematical programs are proposed to intensify the search. On a set of 191 instances of less complex routing problems, the unified matheuristic turns to be competitive. A sensitivity analysis, performed on more complex generated instances reveals the importance of some algorithmic features and of loading neighborhoods for reaching high quality solutions. The VNS based matheuristic is embedded in a column generation heuristic to solve the MDMCMCm-VRPTW. We propose an exact post-processing method to optimize the assignment ofcustomers to vehicle routes. Last, we introduce, model and solve to optimality a RVRP arising in the olive oil collection process in Tunisia. We propose an exact branch-and-cut algorithm to solve the problem. We evaluate the performance of the algorithm on real data sets under different transportation scenarios

Cette thèse comporte deux parties majeures : la première partie est dédiée à l'étude du problème sparse CARP déterministe où nous avons développé une transformation du sparse CARP en un sparse CVRP. La seconde est consacrée au problème sparse CARP avec coûts sous incertitude. Nous avons donné une formulation mathématique du problème en min-max. Cette modélisation a permis d'identifier le pire scénario pour le problème robuste. Deux approches algorithmiques ont été proposées pour une résolution approchée. / This dissertation consists of two main parts : in the first part, we study the detreministic capacitated arc routing problem over sparse underlying graphs wher we have developed a new transformation techniquevof sparse CARP into sparse CVRP. The second part is consecrated about the sparse CARP with travel costs uncertainty. We have given a mathematical formulation of the probleme in min-max. A worst scenario for the robust problem is then identified, and two algorithmic approaches are proposed to determine a solution of the studied problem.

Cette thèse porte sur les problèmes de tournées de véhicules avec fenêtres de temps où un gain est associé à chaque client et où l'objectif est de maximiser la somme des gains recueillis moins les coûts de transport. De plus, un même véhicule peut effectuer plusieurs tournées durant l'horizon de planification. Ce problème a été relativement peu étudié en dépit de son importance en pratique. Par exemple, dans le domaine de la livraison de denrées périssables, plusieurs tournées de courte durée doivent être combinées afin de former des journées complètes de travail. Nous croyons que ce type de problème aura une importance de plus en plus grande dans le futur avec l'avènement du commerce électronique, comme les épiceries électroniques, où les clients peuvent commander des produits par internet pour la livraison à domicile. Dans le premier chapitre de cette thèse, nous présentons d'abord une revue de la littérature consacrée aux problèmes de tournées de véhicules avec gains ainsi qu'aux problèmes permettant une réutilisation des véhicules. Nous présentons les méthodologies générales adoptées pour les résoudre, soit les méthodes exactes, les méthodes heuristiques et les méta-heuristiques. Nous discutons enfin des problèmes de tournées dynamiques où certaines données sur le problème ne sont pas connues à l'avance. Dans le second chapitre, nous décrivons un algorithme exact pour résoudre un problème de tournées avec fenêtres de temps et réutilisation de véhicules où l'objectif premier est de maximiser le nombre de clients desservis. Pour ce faire, le problème est modélisé comme un problème de tournées avec gains. L'algorithme exact est basé sur une méthode de génération de colonnes couplée avec un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. Le troisième chapitre propose donc une méthode de recherche adaptative à grand voisinage qui exploite les différents niveaux hiérarchiques du problème (soit les journées complètes de travail des véhicules, les routes qui composent ces journées et les clients qui composent les routes). Dans le quatrième chapitre, qui traite du cas dynamique, une stratégie d'acceptation et de refus des nouvelles requêtes de service est proposée, basée sur une anticipation des requêtes à venir. L'approche repose sur la génération de scénarios pour différentes réalisations possibles des requêtes futures. Le coût d'opportunité de servir une nouvelle requête est basé sur une évaluation des scénarios avec et sans cette nouvelle requête. Enfin, le dernier chapitre résume les contributions de cette thèse et propose quelques avenues de recherche future. / This thesis studies vehicle routing problems with time windows, where a gain is associated with each customer and where the objective is to maximize the total gain collected minus the routing costs. Furthermore. the same vehicle might be assigned to different routes during the planning horizon. This problem has received little attention in the literature in spite of its importance in practice. For example, in the home delivery of perishable goods (like food), routes of short duration must be combined to form complete workdays. We believe that this type of problem will become increasingly important in the future with the advent of electronic services, like e-groceries, where customers can order goods through the Internet and get these goods delivered at home. In the first chapter of this thesis, we present a review of vehicle routing problems with gains, as well as vehicle routing problems with multiple use of vehicles. We discuss the general classes of problem-solving approaches for these problems, namely, exact methods, heuristics and metaheuristics. We also introduce dynamic vehicle routing problems, where new information is revealed as the routes are executed. In the second chapter, we describe an exact algorithm for a vehicle routing problem with time windows and multiple use of vehicles, where the first objective is to maximize the number of served customers. To this end, the problem is modeled as a vehicle routing problem with gains. The exact algorithm is based on column generation, coupled with an elementary shortest path algorithm with resource constraints. To solve realistic instances in reasonable computation times, a heuristic approach is required. The third chapter proposes an adaptative large neighborhood search where the various hierarchical levels of the problem are exploited (i.e., complete vehicle workdays, routes within workdays and customers within routes). The fourth chapter deals with the dynamic case. In this chapter, a strategy for accepting or rejecting new customer requests is proposed. This strategy is based on the generation of multiple scenarios for different realizations of the requests in the future. An opportunity cost for serving a new request is then computed, based on an evaluation of the scenarios with and without the new request. Finally, the last chapter summarizes the contributions of this thesis and proposes future research avenues.

Le problème de tournées de véhicules (VRP), introduit par Dantzig and Ramser en 1959, est devenu l'un des problèmes les plus étudiés en recherche opérationnelle, et ce, en raison de son intérêt méthodologique et de ses retombées pratiques dans de nombreux domaines tels que le transport, la logistique, les télécommunications et la production. L'objectif général du VRP est d'optimiser l'utilisation des ressources de transport afin de répondre aux besoins des clients tout en respectant les contraintes découlant des exigences du contexte d’application. Les applications réelles du VRP doivent tenir compte d’une grande variété de contraintes et plus ces contraintes sont nombreuse, plus le problème est difficile à résoudre. Les VRPs qui tiennent compte de l’ensemble de ces contraintes rencontrées en pratique et qui se rapprochent des applications réelles forment la classe des problèmes ‘riches’ de tournées de véhicules. Résoudre ces problèmes de manière efficiente pose des défis considérables pour la communauté de chercheurs qui se penchent sur les VRPs. Cette thèse, composée de deux parties, explore certaines extensions du VRP vers ces problèmes. La première partie de cette thèse porte sur le VRP périodique avec des contraintes de fenêtres de temps (PVRPTW). Celui-ci est une extension du VRP classique avec fenêtres de temps (VRPTW) puisqu’il considère un horizon de planification de plusieurs jours pendant lesquels les clients n'ont généralement pas besoin d’être desservi à tous les jours, mais plutôt peuvent être visités selon un certain nombre de combinaisons possibles de jours de livraison. Cette généralisation étend l'éventail d'applications de ce problème à diverses activités de distributions commerciales, telle la collecte des déchets, le balayage des rues, la distribution de produits alimentaires, la livraison du courrier, etc. La principale contribution scientifique de la première partie de cette thèse est le développement d'une méta-heuristique hybride dans la quelle un ensemble de procédures de recherche locales et de méta-heuristiques basées sur les principes de voisinages coopèrent avec un algorithme génétique afin d’améliorer la qualité des solutions et de promouvoir la diversité de la population. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée est très performante et donne de nouvelles meilleures solutions pour certains grands exemplaires du problème. La deuxième partie de cette étude a pour but de présenter, modéliser et résoudre deux problèmes riches de tournées de véhicules, qui sont des extensions du VRPTW en ce sens qu'ils incluent des demandes dépendantes du temps de ramassage et de livraison avec des restrictions au niveau de la synchronization temporelle. Ces problèmes sont connus respectivement sous le nom de Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW) et de Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS). Ces deux problèmes proviennent de la planification des opérations de systèmes logistiques urbains à deux niveaux. La difficulté de ces problèmes réside dans la manipulation de deux ensembles entrelacés de décisions: la composante des tournées de véhicules qui vise à déterminer les séquences de clients visités par chaque véhicule, et la composante de planification qui vise à faciliter l'arrivée des véhicules selon des restrictions au niveau de la synchronisation temporelle. Auparavant, ces questions ont été abordées séparément. La combinaison de ces types de décisions dans une seule formulation mathématique et dans une même méthode de résolution devrait donc donner de meilleurs résultats que de considérer ces décisions séparément. Dans cette étude, nous proposons des solutions heuristiques qui tiennent compte de ces deux types de décisions simultanément, et ce, d'une manière complète et efficace. Les résultats de tests expérimentaux confirment la performance de la méthode proposée lorsqu’on la compare aux autres méthodes présentées dans la littérature. En effet, la méthode développée propose des solutions nécessitant moins de véhicules et engendrant de moindres frais de déplacement pour effectuer efficacement la même quantité de travail. Dans le contexte des systèmes logistiques urbains, nos résultats impliquent une réduction de la présence de véhicules dans les rues de la ville et, par conséquent, de leur impact négatif sur la congestion et sur l’environnement. / For more than half of century, since the paper of Dantzig and Ramser (1959) was introduced, the Vehicle Routing Problem (VRP) has been one of the most extensively studied problems in operations research due to its methodological interest and practical relevance in many fields such as transportation, logistics, telecommunications, and production. The general goal of the VRP is to optimize the use of transportation resources to service customers with respect to side-constraints deriving from real-world applications. The practical applications of the VRP may have a variety of constraints, and obviously, the larger the set of constraints that need to be considered, i.e., corresponding to `richer' VRPs, the more difficult the task of problem solving. The needs to study closer representations of actual applications and methodologies producing high-quality solutions quickly to larger-sized application problems have increased steadily, providing significant challenges for the VRP research community. This dissertation explores these extensional issues of the VRP. The first part of the dissertation addresses the Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows (PVRPTW) which generalizes the classical Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) by extending the planning horizon to several days where customers generally do not require delivery on every day, but rather according to one of a limited number of possible combinations of visit days. This generalization extends the scope of applications to many commercial distribution activities such as waste collection, street sweeping, grocery distribution, mail delivery, etc. The major contribution of this part is the development of a population-based hybrid meta-heuristic in which a set of local search procedures and neighborhood-based meta-heuristics cooperate with the genetic algorithm population evolution mechanism to enhance the solution quality as well as to promote diversity of the genetic algorithm population. The results show that the proposed methodology is highly competitive, providing new best solutions in some large instances. The second part of the dissertation aims to present, model and solve two rich vehicle routing problems which further extend the VRPTW with time-dependent demands of pickup and delivery, and hard time synchronization restrictions. They are called Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW), and Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS), respectively. These two problems originate from planning the operations of two-tiered City Logistics systems. The difficulty of these problems lies in handling two intertwined sets of decisions: the routing component which aims to determine the sequences of customers visited by each vehicle, and the scheduling component which consists in planning arrivals of vehicles at facilities within hard time synchronization restrictions. Previously, these issues have been addressed separately. Combining these decisions into one formulation and solution method should yield better results. In this dissertation we propose meta-heuristics that address the two decisions simultaneously, in a comprehensive and efficient way. Experiments confirm the good performance of the proposed methodology compared to the literature, providing system managers with solution requiring less vehicles and travel costs to perform efficiently the same amount of work. In the context of City Logistics systems, our results indicate a reduction in the presence of vehicles on the streets of the city and, thus, in their negative impact on congestion and environment.

Cette thèse porte sur les problèmes de tournées de véhicules avec fenêtres de temps où un gain est associé à chaque client et où l'objectif est de maximiser la somme des gains recueillis moins les coûts de transport. De plus, un même véhicule peut effectuer plusieurs tournées durant l'horizon de planification. Ce problème a été relativement peu étudié en dépit de son importance en pratique. Par exemple, dans le domaine de la livraison de denrées périssables, plusieurs tournées de courte durée doivent être combinées afin de former des journées complètes de travail. Nous croyons que ce type de problème aura une importance de plus en plus grande dans le futur avec l'avènement du commerce électronique, comme les épiceries électroniques, où les clients peuvent commander des produits par internet pour la livraison à domicile. Dans le premier chapitre de cette thèse, nous présentons d'abord une revue de la littérature consacrée aux problèmes de tournées de véhicules avec gains ainsi qu'aux problèmes permettant une réutilisation des véhicules. Nous présentons les méthodologies générales adoptées pour les résoudre, soit les méthodes exactes, les méthodes heuristiques et les méta-heuristiques. Nous discutons enfin des problèmes de tournées dynamiques où certaines données sur le problème ne sont pas connues à l'avance. Dans le second chapitre, nous décrivons un algorithme exact pour résoudre un problème de tournées avec fenêtres de temps et réutilisation de véhicules où l'objectif premier est de maximiser le nombre de clients desservis. Pour ce faire, le problème est modélisé comme un problème de tournées avec gains. L'algorithme exact est basé sur une méthode de génération de colonnes couplée avec un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. Le troisième chapitre propose donc une méthode de recherche adaptative à grand voisinage qui exploite les différents niveaux hiérarchiques du problème (soit les journées complètes de travail des véhicules, les routes qui composent ces journées et les clients qui composent les routes). Dans le quatrième chapitre, qui traite du cas dynamique, une stratégie d'acceptation et de refus des nouvelles requêtes de service est proposée, basée sur une anticipation des requêtes à venir. L'approche repose sur la génération de scénarios pour différentes réalisations possibles des requêtes futures. Le coût d'opportunité de servir une nouvelle requête est basé sur une évaluation des scénarios avec et sans cette nouvelle requête. Enfin, le dernier chapitre résume les contributions de cette thèse et propose quelques avenues de recherche future. / This thesis studies vehicle routing problems with time windows, where a gain is associated with each customer and where the objective is to maximize the total gain collected minus the routing costs. Furthermore. the same vehicle might be assigned to different routes during the planning horizon. This problem has received little attention in the literature in spite of its importance in practice. For example, in the home delivery of perishable goods (like food), routes of short duration must be combined to form complete workdays. We believe that this type of problem will become increasingly important in the future with the advent of electronic services, like e-groceries, where customers can order goods through the Internet and get these goods delivered at home. In the first chapter of this thesis, we present a review of vehicle routing problems with gains, as well as vehicle routing problems with multiple use of vehicles. We discuss the general classes of problem-solving approaches for these problems, namely, exact methods, heuristics and metaheuristics. We also introduce dynamic vehicle routing problems, where new information is revealed as the routes are executed. In the second chapter, we describe an exact algorithm for a vehicle routing problem with time windows and multiple use of vehicles, where the first objective is to maximize the number of served customers. To this end, the problem is modeled as a vehicle routing problem with gains. The exact algorithm is based on column generation, coupled with an elementary shortest path algorithm with resource constraints. To solve realistic instances in reasonable computation times, a heuristic approach is required. The third chapter proposes an adaptative large neighborhood search where the various hierarchical levels of the problem are exploited (i.e., complete vehicle workdays, routes within workdays and customers within routes). The fourth chapter deals with the dynamic case. In this chapter, a strategy for accepting or rejecting new customer requests is proposed. This strategy is based on the generation of multiple scenarios for different realizations of the requests in the future. An opportunity cost for serving a new request is then computed, based on an evaluation of the scenarios with and without the new request. Finally, the last chapter summarizes the contributions of this thesis and proposes future research avenues.