Les services de livraison express font face au défi d’optimiser les routes de leurs véhicules alors que ceux-ci circulent dans un réseau routier où les temps de parcours varient en fonction du moment de la journée et où ils doivent répondre à l’arrivée dynamique de requêtes consistant à récupérer et livrer des colis. Notre but ici est de proposer une modélisation et une méthode de type heuristique pour résoudre ce problème. Nous commençons par explorer les travaux menés précédemment au sujet de l’arrivée dynamique des requêtes, des temps de parcours variables selon le moment de la journée et des collectes et livraisons dans les problèmes de tournées de véhicules. Ensuite, nous décrivons le problème de manière formelle sur le graphe du réseau routier avec des requêtes deux-points où l’objectif est de minimiser le temps total de parcours des véhicules et les temps de retard aux points de service et au dépôt. Par la suite, nous détaillons l’implémentation d’une méthode de résolution basée sur la recherche tabou utilisant une structure de voisinage basée sur la réinsertion d’une requête. Cette méthode utilise également la structure Dominant Shortest Path (DSP) qui considère plusieurs chemins alternatifs entre chaque paire de sommets, contrairement à l’approche traditionnelle où un chemin unique est fixé a priori. Finalement, nous testons notre méthode à l’aide de 390 instances générées de manière synthétique afin d’évaluer son efficacité ainsi que l’impact de certains aspects du problème et de la méthode de résolution. Les résultats démontrent une amélioration particulièrement importante due à l’utilisation de la structure DSP. / Express delivery services face the challenge of optimizing the routes of their vehicles while they are moving in a road network where the travel times vary according to the time of day in order to serve dynamic requests which consist in collecting and delivering parcels. Our goal here is to propose a model and a heuristic method to solve this problem. We begin by exploring previous work on the topic of the dynamic arrival of requests, timedependent travel times and pickups and deliveries in vehicle routing problems. Afterwards, we describe the problem formally on the graph of the road network with the objective of minimizing the total travel time of the vehicles and lateness at the service points and at the depot. Then, we detail the implementation of a solving method based on tabu search using a neighbourhood structure based on the reinsertion of a request. This method also uses the Dominant Shortest Path (DSP) structure which considers multiple alternative paths between each pair of vertices, unlike the traditional approach where a single path is fixed a priori. Finally, we test our method using 390 instances generated synthetically in order to evaluate its efficiency as well as the impact of certain aspects of the problem and solution method. The results show a particularly significant improvement due to the use of the DSP structure.

The Master Thesis deals with logistic module innovation of information system ERP. The principle of innovation is based on implementation of heuristic algorithms which solve Travel Salesman Problems (TSP). The software MATLAB is used for analysis and tests of these algorithms. The goal of Master Thesis is the comparison of selections algorithm, which are suitable for economic purposes (accuracy of solution, speed of calculation and memory demands).

近年來，印刷電路板(printed circuit board, PCB)產業在台灣蓬勃發展，對台灣經濟表現有相當重要的影響；與此同時，產業內各廠商卻因內外環境變異等因素，而面臨日益激烈的競爭壓力。本研究針對產業前段的生產工廠(PCB manufacturing)從管理面探討問題來源，發現各廠商所導入的管理系統(MRP、ERP、SCM等)均缺乏現場排程(shop floor scheduling)功能，因此造成排程結果不具可行性，連帶導致管理系統的績效也未如預期理想。 　　為解決該產業所面臨的現場排程問題，本研究透過個案訪談方式，對產業特性深入了解，歸類此類問題為排程領域中的流程型工廠排程問題(flow shop scheduling)。 　　在求解過程中，本研究以總延遲時間(total tardiness)最小化為目標，並以禁忌搜尋法(tabu search)作為最佳化過程的演算法。於理論探討後，本研究亦實際建置一套排程系統，並以來自個案工廠的訂單資料實際求解，以評估此系統績效。

本研究將探討非等效平行機台問題中具備順序相依整備時間及不同開始工作時間（Unequal ready-time）之情況，並以最小化總延遲工件權重數為目標值，其目的在改善非等效平行機台問題應用於實際產業中製造環境裡所面對的各項挑戰，如印刷電路板的鑽孔和半導體的測試製程。因本研究欲求解之問題是屬於NP - Hard problems 性質之尋優問題，故利用啟發式方法(heuristics)求解為合適的選擇。此外，本研究計畫開發混合式巨集啟發式方法來求解非等效平行機台問題，主要以禁忌搜尋法為主，在鄰域的搜尋上，也藉由變動鄰域尋優法能夠透過鄰域轉換的機制，進而找出更多好的解。由於啟發式方法對於尋優問題常需花費許多時間來計算才能獲得更好的解，為確保增進求解效率與品質，將針對問題特性開發數種初始解產生法，並也嘗試定義幾個能夠減少尋找鄰近解之鄰域。在後續求解改善的過程中，主要整合變動鄰域(VND)及禁忌(TS)巨集啟發式演算法搜尋最佳解。此外，為了評估本文推導之演算法效能，本研究利用設定之條件隨機產生適量模擬現場狀況的測試情境，進而比較本研究所提出之混合式巨集啟發式方法及標準禁忌搜尋法在不同情境下之表現。 / The problem considered in this paper is a set of independent jobs on unrelated parallel machines with sequence-dependent setup times and with unequal ready times so as to minimize total weighted tardy jobs. These problems can be found in real-life manufacturing environments, such as PCB fabrication drilling operations and semiconductor wafer manufacturing dicing. Since the problems are NP-hard in the strong sense, heuristics are an acceptable practice to finding good solutions. A hybrid meta-heuristics are proposed to solve this scheduling problem. The proposed heuristics belong to a type of solution improvement heuristic; therefore, the heuristics start with an effective initial feasible solution then a meta-heuristic is applied to improve the solution. To enhance both the efficiency and efficacy of the heuristics, several different initial solution generators, based on the characteristics of problems, are developed. The meta-heuristic is a hybrid heuristic integrating the principles of Variable Neighborhood Descent approach (VND) and Tabu Search (TS). In order to evaluate the performance of the proposed heuristics, two sets of large number test scenarios will be designed to simulate practical shop floor problems. Computational experiments will be performed to compare the performance of the proposed heuristics, and a basic tabu search algorithm. The results show the proposed heuristic perform better than the basic tabu search algorithm.

La gestion des ressources, équipements, équipes de travail, et autres, devrait être prise en compte lors de la conception de tout plan réalisable pour le problème de conception de réseaux de services. Cependant, les travaux de recherche portant sur la gestion des ressources et la conception de réseaux de services restent limités. La présente thèse a pour objectif de combler cette lacune en faisant l’examen de problèmes de conception de réseaux de services prenant en compte la gestion des ressources. Pour ce faire, cette thèse se décline en trois études portant sur la conception de réseaux. La première étude considère le problème de capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints(DBCMND). La structure multi-produits avec capacité sur les arcs du DBCMND, de même que ses contraintes design-balance, font qu’il apparaît comme sous-problème dans de nombreux problèmes reliés à la conception de réseaux de services, d’où l’intérêt d’étudier le DBCMND dans le contexte de cette thèse. Nous proposons une nouvelle approche pour résoudre ce problème combinant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et une procédure d’intensification de la recherche dans une région particulière de l’espace de solutions. Dans un premier temps la recherche tabou identifie de bonnes solutions réalisables. Ensuite la recomposition de chemin est utilisée pour augmenter le nombre de solutions réalisables. Les solutions trouvées par ces deux méta-heuristiques permettent d’identifier un sous-ensemble d’arcs qui ont de bonnes chances d’avoir un statut ouvert ou fermé dans une solution optimale. Le statut de ces arcs est alors fixé selon la valeur qui prédomine dans les solutions trouvées préalablement. Enfin, nous utilisons la puissance d’un solveur de programmation mixte en nombres entiers pour intensifier la recherche sur le problème restreint par le statut fixé ouvert/fermé de certains arcs. Les tests montrent que cette approche est capable de trouver de bonnes solutions aux problèmes de grandes tailles dans des temps raisonnables. Cette recherche est publiée dans la revue scientifique Journal of heuristics. La deuxième étude introduit la gestion des ressources au niveau de la conception de réseaux de services en prenant en compte explicitement le nombre fini de véhicules utilisés à chaque terminal pour le transport de produits. Une approche de solution faisant appel au slope-scaling, la génération de colonnes et des heuristiques basées sur une formulation en cycles est ainsi proposée. La génération de colonnes résout une relaxation linéaire du problème de conception de réseaux, générant des colonnes qui sont ensuite utilisées par le slope-scaling. Le slope-scaling résout une approximation linéaire du problème de conception de réseaux, d’où l’utilisation d’une heuristique pour convertir les solutions obtenues par le slope-scaling en solutions réalisables pour le problème original. L’algorithme se termine avec une procédure de perturbation qui améliore les solutions réalisables. Les tests montrent que l’algorithme proposé est capable de trouver de bonnes solutions au problème de conception de réseaux de services avec un nombre fixe des ressources à chaque terminal. Les résultats de cette recherche seront publiés dans la revue scientifique Transportation Science. La troisième étude élargie nos considérations sur la gestion des ressources en prenant en compte l’achat ou la location de nouvelles ressources de même que le repositionnement de ressources existantes. Nous faisons les hypothèses suivantes: une unité de ressource est nécessaire pour faire fonctionner un service, chaque ressource doit retourner à son terminal d’origine, il existe un nombre fixe de ressources à chaque terminal, et la longueur du circuit des ressources est limitée. Nous considérons les alternatives suivantes dans la gestion des ressources: 1) repositionnement de ressources entre les terminaux pour tenir compte des changements de la demande, 2) achat et/ou location de nouvelles ressources et leur distribution à différents terminaux, 3) externalisation de certains services. Nous présentons une formulation intégrée combinant les décisions reliées à la gestion des ressources avec les décisions reliées à la conception des réseaux de services. Nous présentons également une méthode de résolution matheuristique combinant le slope-scaling et la génération de colonnes. Nous discutons des performances de cette méthode de résolution, et nous faisons une analyse de l’impact de différentes décisions de gestion des ressources dans le contexte de la conception de réseaux de services. Cette étude sera présentée au XII International Symposium On Locational Decision, en conjonction avec XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. En résumé, trois études différentes sont considérées dans la présente thèse. La première porte sur une nouvelle méthode de solution pour le "capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints". Nous y proposons une matheuristique comprenant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et l’optimisation exacte. Dans la deuxième étude, nous présentons un nouveau modèle de conception de réseaux de services prenant en compte un nombre fini de ressources à chaque terminal. Nous y proposons une matheuristique avancée basée sur la formulation en cycles comprenant le slope-scaling, la génération de colonnes, des heuristiques et l’optimisation exacte. Enfin, nous étudions l’allocation des ressources dans la conception de réseaux de services en introduisant des formulations qui modèlent le repositionnement, l’acquisition et la location de ressources, et l’externalisation de certains services. À cet égard, un cadre de solution slope-scaling développé à partir d’une formulation en cycles est proposé. Ce dernier comporte la génération de colonnes et une heuristique. Les méthodes proposées dans ces trois études ont montré leur capacité à trouver de bonnes solutions. / Resource management in freight transportation service network design is an important issue that has been studied extensively in recent years. Resources such as vehicles, crews, etc. are factors that can not be ignored when designing a feasible plan for any service network design problem. However, contributions related to resource management issues and service network design are still limited. The goal of the thesis is to fill this gap by taking into account service network design problems with resource management issues. In this thesis, we propose and address three service network design problems that consider resource management. In the first study, we consider the capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints which is a basic sub-problem for many service design problems because of the capacitated multi-commodity structure as well as its design-balance property. We propose a three-phase matheuristic that combines tabu-search, path-relinking and an exactbased intensification procedure to find high quality solutions. Tabu-search identifies feasible solutions while path-relinking extends the set of feasible solutions. The solutions found by these two meta-heuristics are used to fix arcs as open or close. An exact solver intensifies the search on a restricted problem derived from fixing arcs. The experiments on benchmark instances show that the solution approach finds good solutions to large-scale problems in a reasonable amount of time. The contribution with regard to this study has been accepted in the Journal of Heuristics. In the second study, together with the consideration of the design of routes to transport a set of commodities by vehicles, we extend resources management by explicitly taking account of the number of available vehicles at each terminal. We introduce a matheuristic solution framework based on a cycle-based formulation that includes column generation, slope-scaling, heuristic and exact optimization techniques. As far as we know, this is the first matheuristic procedure developed for a cycle-based formulation. The column generation solves the linear relaxation model and provides a set of cycles to define the approximation model used in slopescaling loop. A heuristic is used to convert each solution to the approximation problem into a feasible solution. Memory-based perturbation procedure is used to enhance the performance of the algorithm. Experiments show that the proposed algorithm is able to find good feasible solutions for the problem. The contribution with regard to this study has been accepted for publication in Transportation Science. In the third study, we examine resources allocation issues in service network design. We aim to address a number of fleet utilization issues which usually appear at the beginning of the season because of the change of demand patterns: 1) reposition resources among terminals to account for shifts in demand patterns; 2) acquire (buy or long-term rent) new resources and as sign them to terminals; 3) outsource particular services. We present an integrated formulation combining these selection-location and scheduled service design decisions. The mixed-integer formulation is defined over a time-space network, the initial period modeling the location de cisions on resource acquisition and positioning, while the decisions on service selection and scheduling, resource assignment and cycling routing, and demand satisfaction being modeled on the rest of the network. We also present a matheuristic solution method combining slope scaling and column generation, discuss its algorithmic performance, and explore the impact of combining the location and design decisions in the context of consolidation carrier service design. This study will be presented at XII International Symposium On Locational Deci sion, in conjunction with the XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. In summary, three studies are considered in this thesis. The first one considers the capaciated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints, a basic problem in many service network design problems with design-balance constraints. We propose an ef ficient three-phase matheuristic solution method that includes tabu search, path relinking and exact optimization. In the second study, we propose a new service network design model that takes into account resources limitations at each terminal. We also propose an advanced matheuristic framework solution method based on a cycle-based formulation which includes slope-scaling, column generation, heuristics and exact optimization for this problem. The last study addresses resources allocation issues in service network design. We introduce formula tions that model the reposition, acquisition/renting of resources and outsourcing of services. A solution framework based on the slope-scaling approach on cycle-based formulations is pro posed. Tests indicate that these proposed algorithms are able to find good feasible solutions for each of threse problems.

Les réseaux optiques à commutation de rafales (OBS) sont des candidats pour jouer un rôle important dans le cadre des réseaux optiques de nouvelle génération. Dans cette thèse, nous nous intéressons au routage adaptatif et au provisionnement de la qualité de service dans ce type de réseaux. Dans une première partie de la thèse, nous nous intéressons à la capacité du routage multi-chemins et du routage alternatif (par déflection) à améliorer les performances des réseaux OBS, pro-activement pour le premier et ré-activement pour le second. Dans ce contexte, nous proposons une approche basée sur l’apprentissage par renforcement où des agents placés dans tous les nœuds du réseau coopèrent pour apprendre, continuellement, les chemins du routage et les chemins alternatifs optimaux selon l’état actuel du réseau. Les résultats numériques montrent que cette approche améliore les performances des réseaux OBS comparativement aux solutions proposées dans la littérature. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons au provisionnement absolu de la qualité de service où les performances pire-cas des classes de trafic de priorité élevée sont garanties quantitativement. Plus spécifiquement, notre objectif est de garantir la transmission sans pertes des rafales de priorité élevée à l’intérieur du réseau OBS tout en préservant le multiplexage statistique et l’utilisation efficace des ressources qui caractérisent les réseaux OBS. Aussi, nous considérons l’amélioration des performances du trafic best effort. Ainsi, nous proposons deux approches : une approche basée sur les nœuds et une approche basée sur les chemins. Dans l’approche basée sur les nœuds, un ensemble de longueurs d’onde est assigné à chaque nœud du bord du réseau OBS pour qu’il puisse envoyer son trafic garanti. Cette assignation prend en considération les distances physiques entre les nœuds du bord. En outre, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour améliorer les performances des rafales best effort. Dans l’approche basée sur les chemins, le provisionnement absolu de la qualité de service est fourni au niveau des chemins entre les nœuds du bord du réseau OBS. À cette fin, nous proposons une approche de routage et d’assignation des longueurs d’onde qui a pour but la réduction du nombre requis de longueurs d’onde pour établir des chemins sans contentions. Néanmoins, si cet objectif ne peut pas être atteint à cause du nombre limité de longueurs d’onde, nous proposons de synchroniser les chemins en conflit sans le besoin pour des équipements additionnels. Là aussi, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour les rafales best effort. Les résultats numériques montrent que l’approche basée sur les nœuds et l’approche basée sur les chemins fournissent le provisionnement absolu de la qualité de service pour le trafic garanti et améliorent les performances du trafic best effort. En outre, quand le nombre de longueurs d’ondes est suffisant, l’approche basée sur les chemins peut accommoder plus de trafic garanti et améliorer les performances du trafic best effort par rapport à l’approche basée sur les nœuds. / Optical Burst Switching (OBS) networks are candidates to play an important role in the context of next generation optical networks. In this thesis, we are interested in adaptive routing and quality of service provisioning for these networks. In the first part of the thesis, we study the capability of multi-path routing and alternative routing (deflection routing) to improve the performance of the OBS network proactively for the former and reactively for the latter. In this context, we propose a reinforcement learning-based approach where learning agents, placed in each OBS node, cooperate to learn, continuously, optimal routing paths and alternative paths according to the current state of the network. Numerical results show that the proposed approach improves the performance of the OBS network compared to existing solutions in the literature. In the second part of the thesis, we consider the problem of absolute quality of service provisioning for OBS networks where worst-case performance of high priority traffic is guaranteed quantitatively. Particularly, we are interested in the loss-free transmission, inside the OBS network, of high priority bursts, while preserving statistical multiplexing gain and high resources utilization of the OBS network. Also, we aim to improve the performance of best effort traffic. Hence, we propose two approaches: (a) the node-based approach; and (b) the path-based approach. In the node-based approach, we propose to assign a set of wavelengths to each OBS edge node that it can use to send its guaranteed traffic. This assignment takes into consideration physical distances between edge nodes. Furthermore, we propose a wavelength selection algorithm to improve the performance of best effort bursts. In the path-based approach, absolute quality of service provisioning is offered at end-to-end path level. To do this, we propose a routing and wavelength assignment approach which aims to reduce the number of wavelengths required to establish contention free paths. Nevertheless, if this objective cannot be reached because of the limited number of wavelengths in each fiber link, we propose an approach to synchronize overlapping paths without the need for additional equipments for synchronization. Here again, we propose a wavelength selection algorithm for best effort bursts. Numerical results show that both the node-based and the path-based approaches successfully provide absolute quality of service provisioning for guaranteed traffic and improve the performance of best effort traffic. Also, path-based approach could accommodate more guaranteed traffic and improve the performance of best effort traffic compared to node-based approach when the number of wavelengths is sufficient.

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.

Les travaux présentés dans cette thèse ont porté sur l’étude de faisabilité technique et logicielle du système i-GUIDE, système interactif de guidage des personnes dans les hypermarchés. Nous avons détaillé l’analyse fonctionnelle du besoin du système. Ensuite, nous avons étudié l’impact de l’intégration du système dans le magasin à travers le diagramme BPMN. Nous avons opté pour l’approche UML pour décrire les principales fonctionnalités de notre système ainsi que les objets nécessaires pour son bon fonctionnement. Une architecture du système i-GUIDE, basée sur la technologie RFID avec une application sous Android, a été présentée. Par ailleurs, nous avons proposé des approches d’optimisation de parcours dans un hypermarché basées sur la méthode de recherche tabou pour deux problèmes. Pour le premier problème, nous avons choisi le critère de la plus courte distance pour la détermination du chemin et pour le deuxième nous avons ajouté une contrainte de temps pour des articles en promotion. Avant de chercher le chemin le plus court à parcourir pour trouver les articles existants dans la liste de courses, nous avons proposé une méthode pour ladétermination des distances entre les articles de l’hypermarché pris deux à deux / The present work focuses on the technical feasibility study of i-GUIDE system which is a real time indoor navigation system dedicated to assist persons inside hypermarkets. We detailed its functional analysis. Then, we studied the impact of integrating the system inside hypermarkets. We opted for an UML design to describe its main functionalities and objects required. We presented architecture of i-GUIDE system based on RFID technology with an Android application. Furthermore, we introduced optimization approaches based on tabu search to compute the route visiting items existing in a shopping list for two problems. The first one treats the shortest path to pick up items and the second one adds a time constraint for promotional items. Before computing the shortest path, we introduced a method to determine distance between each two items existing in the hypermarket

Les réseaux optiques à commutation de rafales (OBS) sont des candidats pour jouer un rôle important dans le cadre des réseaux optiques de nouvelle génération. Dans cette thèse, nous nous intéressons au routage adaptatif et au provisionnement de la qualité de service dans ce type de réseaux. Dans une première partie de la thèse, nous nous intéressons à la capacité du routage multi-chemins et du routage alternatif (par déflection) à améliorer les performances des réseaux OBS, pro-activement pour le premier et ré-activement pour le second. Dans ce contexte, nous proposons une approche basée sur l’apprentissage par renforcement où des agents placés dans tous les nœuds du réseau coopèrent pour apprendre, continuellement, les chemins du routage et les chemins alternatifs optimaux selon l’état actuel du réseau. Les résultats numériques montrent que cette approche améliore les performances des réseaux OBS comparativement aux solutions proposées dans la littérature. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons au provisionnement absolu de la qualité de service où les performances pire-cas des classes de trafic de priorité élevée sont garanties quantitativement. Plus spécifiquement, notre objectif est de garantir la transmission sans pertes des rafales de priorité élevée à l’intérieur du réseau OBS tout en préservant le multiplexage statistique et l’utilisation efficace des ressources qui caractérisent les réseaux OBS. Aussi, nous considérons l’amélioration des performances du trafic best effort. Ainsi, nous proposons deux approches : une approche basée sur les nœuds et une approche basée sur les chemins. Dans l’approche basée sur les nœuds, un ensemble de longueurs d’onde est assigné à chaque nœud du bord du réseau OBS pour qu’il puisse envoyer son trafic garanti. Cette assignation prend en considération les distances physiques entre les nœuds du bord. En outre, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour améliorer les performances des rafales best effort. Dans l’approche basée sur les chemins, le provisionnement absolu de la qualité de service est fourni au niveau des chemins entre les nœuds du bord du réseau OBS. À cette fin, nous proposons une approche de routage et d’assignation des longueurs d’onde qui a pour but la réduction du nombre requis de longueurs d’onde pour établir des chemins sans contentions. Néanmoins, si cet objectif ne peut pas être atteint à cause du nombre limité de longueurs d’onde, nous proposons de synchroniser les chemins en conflit sans le besoin pour des équipements additionnels. Là aussi, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour les rafales best effort. Les résultats numériques montrent que l’approche basée sur les nœuds et l’approche basée sur les chemins fournissent le provisionnement absolu de la qualité de service pour le trafic garanti et améliorent les performances du trafic best effort. En outre, quand le nombre de longueurs d’ondes est suffisant, l’approche basée sur les chemins peut accommoder plus de trafic garanti et améliorer les performances du trafic best effort par rapport à l’approche basée sur les nœuds. / Optical Burst Switching (OBS) networks are candidates to play an important role in the context of next generation optical networks. In this thesis, we are interested in adaptive routing and quality of service provisioning for these networks. In the first part of the thesis, we study the capability of multi-path routing and alternative routing (deflection routing) to improve the performance of the OBS network proactively for the former and reactively for the latter. In this context, we propose a reinforcement learning-based approach where learning agents, placed in each OBS node, cooperate to learn, continuously, optimal routing paths and alternative paths according to the current state of the network. Numerical results show that the proposed approach improves the performance of the OBS network compared to existing solutions in the literature. In the second part of the thesis, we consider the problem of absolute quality of service provisioning for OBS networks where worst-case performance of high priority traffic is guaranteed quantitatively. Particularly, we are interested in the loss-free transmission, inside the OBS network, of high priority bursts, while preserving statistical multiplexing gain and high resources utilization of the OBS network. Also, we aim to improve the performance of best effort traffic. Hence, we propose two approaches: (a) the node-based approach; and (b) the path-based approach. In the node-based approach, we propose to assign a set of wavelengths to each OBS edge node that it can use to send its guaranteed traffic. This assignment takes into consideration physical distances between edge nodes. Furthermore, we propose a wavelength selection algorithm to improve the performance of best effort bursts. In the path-based approach, absolute quality of service provisioning is offered at end-to-end path level. To do this, we propose a routing and wavelength assignment approach which aims to reduce the number of wavelengths required to establish contention free paths. Nevertheless, if this objective cannot be reached because of the limited number of wavelengths in each fiber link, we propose an approach to synchronize overlapping paths without the need for additional equipments for synchronization. Here again, we propose a wavelength selection algorithm for best effort bursts. Numerical results show that both the node-based and the path-based approaches successfully provide absolute quality of service provisioning for guaranteed traffic and improve the performance of best effort traffic. Also, path-based approach could accommodate more guaranteed traffic and improve the performance of best effort traffic compared to node-based approach when the number of wavelengths is sufficient.

Solid waste management is a global issue that affects everyone. The management of waste collection routes is a critical challenge in urban environments, primarily due to inefficient routing. This thesis investigates the use of real-time virtual replicas, namely Digital Twins to optimize waste collection routes. By leveraging the capabilities of digital twins, this study intends to improve the effectiveness and efficiency of waste collection operations. The ‘gap’ that the study aims to uncover is hence at the intersection of smart cities, Digital Twins, and waste collection routing. The research methodology comprises of three key components. First, an exploration of five widely used metaheuristic algorithms provides a qualitative understanding of their applicability in vehicle routing, and consecutively waste collection route optimization. Building on this foundation, a simple smart routing scenario for waste collection is presented, highlighting the limitations of a purely Internet of Things (IoT)-based approach. Next, the findings from this demonstration motivate the need for a more data-driven and intelligent solution, leading to the introduction of the Digital Twin concept. Subsequently, a twin framework is developed, which encompasses the technical anatomy and methodology required to create and utilize Digital Twins to optimize waste collection, considering factors such as real-time data integration, predictive analytics, and optimization algorithms. The outcome of this research contributes to the growing concept of smart cities and paves the way toward practical implementations in revolutionizing waste management and creating a sustainable future. / Sophantering är ett globalt problem som påverkar alla, och hantering av sophämtningsrutter är en kritisk utmaning i stadsmiljöer. Den här avhandlingen undersöker användningen av virtuella kopior i realtid, nämligen digitala tvillingar, för att optimera sophämtningsrutter. Genom att utnyttja digitala tvillingars förmågor, avser den här studien att förbättra effektiviteten av sophämtning. Forskningsmetoden består av tre nyckeldelar. Först, en undersökning av fem välanvända Metaheuristika algoritmer som ger en kvalitativ förståelse av deras applicerbarhet i fordonsdirigering och således i optimeringen av sophämtningsrutter. Baserat på detta presenteras ett enkelt smart ruttscenario för sophämtning som understryker bristerna av att bara använda Internet of Things (IoT). Sedan motiverar resultaten av demonstrationen nödvändigheten för en mer datadriven och intelligent lösning, vilket leder till introduktionen av konceptet med digitala tvillingar. Därefter utvecklas ett ramverk för digitala tvillingar som omfattar den tekniska anatomin och metod som krävs för att skapa och använda digitala tvillingar för att optimera sophämtningsrutter. Dessa tar i beaktning faktorer såsom realtidsdataintegrering, prediktiv analys och optimeringsalgoritmer. Slutsatserna av studien bidrar till det växande konceptet av smarta städer och banar väg för praktisk implementation i revolutionerande sophantering och för skapandet för en hållbar framtid.