Cette thèse est une illustration de problèmes de Recherche Opérationnelle abordés dans le contexte hospitalier du CHRU de Tours. La problématique considérée relève des transports et plus exactement de tournées de véhicules. Cette thèse s'articule autour de l'étude de deux principaux problèmes : le transport de flux de produits et le transport de flux de patients. Le premier problème de tournées de véhicules concerne toute la gestion des différents types de flux logistiques (logistique hôtelière, pharmacie, lingerie,plateaux repas, etc.) à livrer ou à collecter dans les services de soins de chaque hôpital du CHRU de Tours. Le deuxième problème concerne les transports de patients aussi bien urgents (SAMU) que planifiés (Centrale des ambulanciers). Pour résoudre ces problèmes, plusieurs méthodes s'inspirant des techniques de la RO sont proposées : des méthodesexactes (programmation linéaire en nombres entiers), des heuristiques (algorithme glouton, recherche tabou avec et sans mémoire adaptative, algorithme génétique, algorithme mémétique) et des moteurs de simulation à événements discrets ont été développés. Des expérimentations numériques valident l'intérêt et la qualité des méthodes développées. / This thesis illustrates the OR problems found in a general hospital context like the hospital complex of Tours. The problem is addressed in this thesis is a vehicle routing problem. This work focuses on the study of two main problems : the transportation of patient and the transportation of commodities. The first problem of vehicle routing deals with the logistics flows in an hospital complex (clean linen, meals carts, medicines, sterile equipments, etc.) which are to be delivered or picked up in the hospital units, locatedat different places in the city. The second problem deals with the emergency patient transport (Emergency Medical Assistance Service) as well as with the planned transports (ambulance central station). To solve these problems, several methods based on techniques of OR are proposed: exact methods (integer linear programming), heuristics (greedyalgorithm, tabu search with and without adaptive memory, genetic algorithm, memetic algorithm), and discrete event simulations.

Les tournées de service concernent l’organisation de déplacement de personnels vers des clients. Lors de la planification et de l’exécution de tournées de service mono-période, les entreprises sont confrontées aux aléas des temps de service et de parcours. C’est pourquoi, dans cette thèse, nous nous intéressons à une variante du problème de tournées de service, dans laquelle les temps de parcours et de service sont stochastiques. Il s’agit du problème de tournées de service multi-dépôt, incluant fenêtres de temps, temps de service et de parcours stochastiques avec priorité entre les clients (distinction clients obligatoires / clients optionnels). Pour résoudre cette problématique, nous proposons trois méthodes différentes. Dans la première méthode, nous construisons des routes contenant uniquement des clients obligatoires puis nous procédons à l’insertion des clients optionnels. La deuxième méthode est une méthode approchée basée sur la génération de colonnes consistant à générer un ensemble de routes de bonne qualité pour chaque véhicule puis à en sélectionner une par véhicule. La dernière méthode est un algorithme de branch and price dans lequel le sous-problème consiste à générer des routes réalisables pour un véhicule donné, tandis que le problème maître permet de sélectionner des routes en s’assurant que la priorité des clients est respectée. Après chacune de ces méthodes, afin d’évaluer la qualité de ces solutions face aux aléas, nous utilisons un algorithme de programmation dynamique et procédons à un ensemble de simulations du déroulement des tournées en temps réel. Nous avons testé ces méthodes sur des problèmes dont les données sont issues du milieu industriel. / The field service routing problem consists in assigning the visits of technicians to clients in order to satisfy their requests for service activities such as maintenance. When planning service routes, companies have to face hazardous travel and service times. Therefore, in this thesis, we deal with a variant of the single-period field service routing problem in which travel and service times are stochastic. It is the field service routing problem with multiple depots, time windows, stochastic travel and service times and priority within customers (distinguishing mandatory and optional customers). To solve this problem, we propose three different methods. In the first one, we first build routes containing only mandatory customers and then, we insert optional customers in these routes. The second one is a heuristic method based on column generation consisting in generating a set of valuable routes for each vehicle and then in selecting one route per vehicle. The last method is a branch and price algorithm, based on the second method, in which the subproblem consists in finding feasible routes for a given vehicle, whereas the master problem consists in selecting routes while ensuring that customer’s priority is respected. After each of these methods, in order to evaluate the quality of these solutions regarding stochasticity, we use a dynamic programming algorithm and we proceed to a set of simulations of the real-time execution of the service activities over the period. All our experimentations have been made on problems coming from realistic data.

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.

Le soin à domicile est un secteur en plein essor ces dernières années. Cela est dû au vieillissement de la population, à la volonté de réduire les coûts hospitaliers et d’assurer le bien-être du patient en le gardant dans son cadre familial tout en maintenant la qualité des soins. L’organisation de ces soins nécessite une prise de décisions aux niveaux stratégique, tactique et opérationnel. Cette thèse s’articule autour de l’étude de problèmes apparaissant uniquement au niveau opérationnel. Ces problèmes traitent de la planification des tournées du personnel de soins à domicile. La première étape de cette étude a consisté à faire une revue de la littérature. De nombreux modèles mathématiques ont été formulés dans la littérature. Cependant, ces modèles étaient dédiés à une structure de soins à domicile spécifique et pouvaient être difficilement transposés. Nous proposons ici une approche générique tant du point de vue de la modélisation que des méthodes de résolutions. À cet effet, nous avons identifié les caractéristiques fréquemment rencontrées dans la littérature à travers cette revue de la littérature. Un modèle générique a été proposé prenant en compte la plupart des caractéristiques. Ce modèle générique constitue un socle pour la construction de méthodes de résolution. Deux méthodes de résolution ont été conçues. La première méthode est une méthode par décomposition et la deuxième méthode est un algorithme hybride génétique avec gestion de la population. Ces deux méthodes utilisent des représentations d’une solution issues de la littérature et adaptées aux caractéristiques du problème. Des expérimentations numériques ont été réalisées dans le but d’évaluer les méthodes proposées et de se comparer à la littérature. / The home care is a growing sector. Many questions research problems exist. We can identify at strategic level the districting problem ; at tactical level, the resource dimensioning problem ; and operational level, the operation assignment and the home care routing and scheduling problem. This thesis focuses on the last one. For this purpose, we propose a state of the art, a generic model and two solutions methods hybrid genetic algorithm and a decomposition.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le véhicule électrique est actuellement au coeur des alternatives énergétiques qui permettent de faire face à la croissance du coût du carburant et au réchauffement climatique. En revanche, l’autonomie limitée des batteries des véhicules électriques et l’indisponibilité d’un nombre suffisant de bornes de recharge représentent des enjeux majeurs auxquels se trouvent confrontés les utilisateurs. Le déploiement des véhicules électriques doit alors passer par la conception et l’expérimentation des outils d’aide à la décision pour gestion optimisée et adaptée de l’écosystème du véhicule électrique. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à fournir des outils d’aide à la décision pour l’optimisation des usages, de la recharge et des tournées des véhicules électriques dans le cadre industriel. Dans un premier temps, nous proposons d’étudier le problème d’optimisation conjointe de l’affectation et de la recharge des véhicules électriques. L’objectif de ce problème est de maximiser l’usage des véhicules électriques et minimiser les coûts de recharge tout en prenant en compte les contraintes d’ordre opérationnel et technique. Pour résoudre ce problème, nous proposons une méthode exacte et deux heuristiques. Nous comparons les performances de ces méthodes sur des instances réelles et d’autres aléatoires. Nous exposons ensuite plusieurs extensions au problème de base en intégrant de nouvelles fonctions objectif et de nouvelles contraintes. Nous étudions par la suite notre problème de point de vue ordonnancement et nous proposons une étude de complexité et des algorithmes d’approximation avec garantie de performance pour le problème d’ordonnancement d’intervalles sous contraintes d’énergie. Finalement, nous nous intéressons à un nouveau problème de construction de tournées pour une flotte mixte de véhicules électriques et thermiques. Pour résoudre ce problème, nous proposons des heuristiques et des méta-heuristiques hybrides et nous comparons les performances des différentes méthodes sur des instances généralisées de la littérature / Electric Vehicles may decrease transportation-related emissions and provide for less dependence on foreign oil. However, electric vehicles are still facing many weaknesses related to the high purchase prices, limited battery range and scarce charging infrastructure. The deployment of electric vehicles must then involve the design and the deployment of charging infrastructures. Within this study, the overall objective is to provide enhanced optimization methods and decision tools for electric vehicles assignment, charging and routing that are relevant to different real-world constraints. Firstly, we propose to study the joint scheduling and optimal charging of electric vehicles problem. This problem consists in assigning a set of already constructed routes to the available electric and conventional vehicles and in, simultaneously, optimizing the electric vehicles charging costs while ensuring that all constraints are satisfied. The objective of this problem is to maximize the use of EVs and to minimize charging costs. Secondly, we propose different extensions to our baseline problem and we vary the objective functions and the considered constraints. Moreover, our problem can be seen as a fixed interval scheduling problem with complementary constraints of energy. We propose then to study the complexity and the approximability of many variants of this new problem. Finally, we consider a new variant of the electric vehicle routing problem with a heterogeneous fleet of vehicles and we propose different heuristics and metaheuristics to solve it. We test the different solving methods on benchmark instances and we evaluate the efficiency of each method

L’interconnexion croissante dans les systèmes de transports a conduit à la modélisation de nouvelles contraintes, dites contraintes de synchronisation, dans les problèmes de tournées de véhicules. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux cas dans lesquels ce type de problématiques apparaît. Dans un premier temps, nous proposons une méthode heuristique pour un problème à deux échelons rencontré pour la distribution de marchandises en ville. Dans un second temps, nous étudions l’intégration d’un cross-dock dans des tournées de collectes et livraisons. Une première contribution à ce sujet concerne le problème de tournées de véhicules avec cross-docking, et une seconde contribution intègre, en plus, des contraintes de ressources au cross-dock dans le problème de routage. Une méthode pour un problème de chargement 3D, étudié lors d’un stage doctoral en entreprise, est également présentée. / Transportation systems are more and more interconnected, this has lead to a new kind of constraints, called synchronization constraints, in vehicle routing problems. In this thesis, we study two cases in which this type of constraints arises. First, we propose a heuristic method for a two-echelon problem arising in City Logistics. Second, we study the integration of a cross-dockin pickup and delivery vehicle routing problems. To that end we propose a matheuristic for the vehicule routing problem with cross-docking, and we propose an extension of this problem that integrates specific resource synchonization constraints arising at the cross-dock. A method for a 3D loading problem is also presented.

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.

Les problèmes de tournées de véhicules sont des problèmes d’optimisation combinatoire épineux avec des enjeux économiques et environnementaux importants au sein de la chaîne logistique. Le problème fondamental est de desservir des clients avec un ensemble de véhicules de façon à minimiser la distance totale parcourue. En pratique, il y a une grande variété d’objectifs et de contraintes additionnelles, liées à la législation et à la diversité des domaines d’applications. Ces problèmes de tournées sont très fréquents pour de nombreuses industries et la conception d’approches de résolution génériques est devenue une question de recherche importante.Cette thèse porte sur la conception et le développement d’un nouveau moteur de résolution pour les logiciels de tournées de véhicules proposés par l’entreprise GEOCONCEPT. Le solveur mis au point s’appuie sur la programmation par contraintes (PPC) pour améliorer la flexibilité (prise en compte de contraintes additionnelles), la déclarativité et la maintenance qui sont les limites des solveurs actuels de GEOCONCEPT fondés sur la recherche locale.Dans un premier temps, un modèle de graphe est établi pour la représentation unifiée des données et de nombreuses contraintes métiers. La résolution s’effectue par des approches à base de voisinage large disponibles dans les solveurs de PPC modernes. On peut ainsi traiter des instances de très grandes tailles efficacement tout en conservant une approche déclarative pour exprimer une classe très large de problèmes de tournées de véhicules. Dans un second temps, des modèles PPC s’appuyant sur des représentations redondantes du problème sont proposés afin de renforcer le filtrage. Nous nous intéressons en détails aux mécanismes de filtrage c’est-à-dire aux processus d’élimination des valeurs infaisables ou sous-optimales dans les domaines des variables. Ces algorithmes permettent de simplifier rapidement le problème et de fournir des bornes inférieures afin d’évaluer la qualité des solutions obtenues. Les bornes inférieures sont obtenues en résolvant des relaxations du plus célèbre des problèmes de la Recherche Opérationnelle : le problème du voyageur de commerce (TSP). Ce problème est le cœur de la contrainte globale weightedcircuit permettant de modéliser les problèmes de tournées en PPC. Nous proposons de nouveaux mécanismes de filtrage pour cette contrainte s’appuyant sur trois relaxations du TSP. Ces relaxations sont comparées sur les plans théorique et expérimental. L’originalité de ce travail est de proposer un nouvel algorithme de filtrage permettant de raisonner à la fois sur les successeurs directs d’un client et sur sa position dans la tournée. Ces raisonnements sont particulièrement utiles en présence de contraintes de fenêtres de temps, très communes dans les problèmes industriels.Le nouveau moteur de résolution offre d’excellentes performances sur des problèmes académiques et industriels tout en proposant des bornes inférieures informatives à des problèmes industriels réels. / Vehicle routing problems are very hard combinatorial optimization problems with significant economic and environmental challenges. The fundamental problem is to visit a set of customers with a given fleet of vehicles in order to minimize the total distance travelled. Moreover, these problems arise with a wide variety of objectives and additional constraints, related to the legislation and the diversity of industrial sectors. They are very common for many industries and the design of generic solvers has become an important research issue.This thesis focuses on the design and implementation of a new solver for the vehicle routing services offered by the company GEOCONCEPT. The proposed solver is based on constraint programming (CP) to improve flexibility (ability to take additional constraints into account), declarative modelling and maintenance, which are the limits of current GEOCONCEPT solvers based on local search.Firstly, a graph model is established to provide a common representation of the input-data and the numerous business constraints. The resolution is performed using large neighbourhood search methods available in modern CP solvers. It is thus possible to deal with large instances efficiently with a declarative approach where a broad class of vehicle routing problems can be modelled. Secondly, several CP models based on redundant views of the problem are proposed to strengthen the filtering. We focus on the filtering mechanisms for removing infeasible or suboptimal values in the domains of the variables. These algorithms can quickly simplify the problem and derive lower bounds to assert the quality of the solutions found. The lower bounds are obtained by solving relaxations of the most famous problem in Operations Research: the Traveling Salesman Problem (TSP). This problem is the core of the global constraint WEIGTEHDCIRCUIT for modelling routing problems in CP. We propose new filtering algorithms for this constraint based on three relaxations of the TSP. These relaxations are compared theoretically and experimentally. The originality of this work is to propose a new filtering algorithm for reasoning on the direct successors of a customer as well as his position in the tour. It is particularly useful in the presence of time window constraints, which are very common in industrial problems.The new solver shows excellent performance on academic and industrial problems and can compute informative lower bounds for real-life problems.