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Dans des régions avec beaucoup d'électricité renouvelable, comme le Québec, une augmentation du nombre de Véhicules Électriques (VE) peut réduire les gaz à effet de serre. Par contre, l'autonomie réduite des VE et la présence limitée d'infrastructure publique pour recharger les véhicules peuvent contribuer à un phénomène nommé anxiété de l'autonomie, où les usagers n'achètent pas des VE par peur qu'ils tombent en panne. On peut alors planifier l'emplacement de l'infrastructure publique de recharge de manière stratégique pour combattre cet effet, menant alors à un taux d'adoption plus élevé pour les VE. En utilisant des modèles de choix discret, nous incorporons des modèles économétriques de demande avancés capturant les préférences hétérogènes des usagers à l'intérieur de l'optimisation. En particulier, comme nous le démontrerons, ceci permet l'inclusion de nouveaux facteurs importants, tels qu'une disponibilité de la recharge à domicile et des effets de distance plus granulaire. Par contre, la méthodologie existante pour ce processus crée un modèle de programmation linéaire mixte en nombres entiers qui ne peut pas être résolue, même pour des instances de taille modeste. Nous développons alors une reformulation efficace en problème de couverture maximum qui, comme nous le démontrerons, permet une amélioration de plusieurs ordres de magnitude pour le temps de calcul. Bien que cette reformulation dans un problème de couverture maximum améliore grandement la capacité à résoudre le modèle, celui-ci demeure difficile à résoudre pour des problèmes de grandes tailles, nécessitant des heuristiques pour obtenir des solutions de haute qualité. Nous développons alors deux méthodes de décomposition de Benders spécialisées pour cette application. La première est une méthode de décomposition de Benders accélérée, qui se spécialise à réduire l'écart d'optimalité et à la résolution de problèmes de petite taille ou de taille modeste. La deuxième approche rajoute un branchement local à la méthode de décomposition de Benders accélérée, qui sacrifie de l'efficacité lors de la résolution de problèmes de plus petite taille pour une capacité augmentée afin d'obtenir des solutions réalisables de haute qualité. Finalement, nous présentons une méthode pour dériver des valeurs de paramètres autrement difficiles à obtenir pour le modèle de choix discrets dans le modèle d'optimisation. Ces paramètres dictent les effets de l'infrastructure publique de recharge sur l'adoption des VE. Pour ce processus, nous regardons les facteurs qui encouragent les usagers courants des VE à utiliser l'infrastructure existante. De manière plus précise, nous utilisons des données de recharge réelles de la ville de Montréal (Québec) pour estimer les impacts des caractéristiques des stations, tels que la distance des usagers, le nombre de bornes de recharge, et les installations à proximité. Différents types d'infrastructure sont considérés, de manière parallèle avec des modèles de choix discrets qui peuvent tenir compte de plusieurs observations pour chaque individu. Les contributions de cette thèse sont plus générales que simplement l'adoption de VE, étant applicable, par exemple, au problème de capture maximum, au problème de couverture maximum à multiples périodes, et à la prédiction de la station de recharge choisie par les conducteurs de VE. / In areas with large amounts of clean renewable electricity, such as Quebec, an increase to the number of electric vehicles (EVs) can reduce greenhouse gas emissions. However, the reduced range of EVs and the limited public charging infrastructure can contribute to a phenomenon known as range anxiety, where users do not purchase EVs out of concern they run out of charge while driving. We can strategically optimise the placement of public EV charging infrastructure to combat this effect, thus leading to increased EV adoption. By utilising discrete choice models, we incorporate advanced econometric demand models capturing heterogeneous user preferences within the optimisation framework. In particular, as we demonstrate, this allows for the inclusion of new, important attributes, such as a more granular home charging availability and a continuous degradation of quality based on the distance. However, existing methodologies for this optimisation framework result in a mixed-integer linear program which cannot be solved for even moderately sized instances. We thus develop an efficient reformulation into a maximum covering location problem which, as we show experimentally, allows for multiple orders of magnitude of improved solving time. While the reformulation into a maximum covering location problem greatly improves the solving capabilities for the model, it remains intractable for large-scale instances, relying on heuristics to obtain high-quality solutions. As such, we then develop two specialised Benders decomposition methods for this application. The first is an accelerated branch-and-Benders-cut method, which excels at solving small or medium-scale instances and at decreasing the optimality gap. The second approach incorporates a local branching scheme to the accelerated branch-and-Benders-cut method, which sacrifices some efficiency in solving smaller instances for an increased ability to obtain high-quality feasible solutions. Finally, we discuss a method for deriving difficult-to-obtain parameter values of the discrete choice model in the optimisation framework. These parameter values dictate the effects of the public charging infrastructure on EV adoption and, as such, play a crucial role in the optimisation model. For this process, we investigate the attributes that encourage current EV owners to utilise existing infrastructure. More specifically, we use real charging session data from the city of Montreal (Quebec) to determine the impacts of station characteristics such as the distance to the users, the number of outlets, and the nearby amenities. Different types of charging infrastructure are considered alongside discrete choice models which take into account multiple observations from individual users. The contributions of this thesis lie more broadly than simply EV adoption, being applicable to, e.g., the maximum capture problem, the multi-period maximum covering location problem, and the prediction of the charging station selected by EV drivers.

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.

Personliga eldrivna fordon (EV) är ett nytt teknikområde som är på väg att uppnå stort momentum på flera av världens marknader. Eftersom branschen fortfarande ligger i sin linda finns det i nuläget inga tydliga strukturer, som gäller för alla marknader världen över, gällande relationerna mellan aktörer, vilket leder till osäkerheter när det kommer till att ta strategiska beslut. Uppdragsgivaren för denna studie är Hong Kong EV Power Ltd. (EV Power), en Hongkong-baserad leverantör av laddningsstationer för elbilar och relaterade tjänster, som har ambitionen att inträda marknaden på det kinesiska fastlandet inom den närmaste framtiden. Emellertid har EV Power ännu inte bestämt sig vilken stad de vill rikta in sig på i det första skedet. Denna avhandling ämnar formulera en modell som kan användas för att utvärdera och jämföra geografiska marknader med avseende på lämpligheten för ett marknadsinträde av en leverantör av laddningsstationer för elbilar. Dessutom kommer modellen testas på tre städer på kinas fastland (Peking, Shanghai och Shenzhen), med syfte att komma fram till vilken stad som är mest attraktiv för EV Power, samt att utvärdera modellens funktionsduglighet. Sist kommer resultaten från utvärderingen av de tre städerna att tjäna som utgångspunkten för en analys som ämnar ta fram framgångsfaktorer för ett marknadsinträde på kinas fastland. För att uppnå detta har fyra olika datainsamlingsmetoder använts: Först studerades teori, med syfte att få bakgrundskunskap likväl som att få förståelse för specifika faktorer som påverkar ett marknadsinträde som detta. För det andra observerades EV Powers nuvarande verksamhet i Hong Kong, i avsikt att förstå vad som har lett till den framgång som företaget upplevt på sin hemmamarknad. För det tredje intervjuades branschexperter för att få ett perspektiv på branschen som helhet. Sist samlades sekundär data kring de tre städerna in, för att kunna utvärdera de olika faktorerna som ingår i den framtagna modellen. Den slutgiltiga modellen består av fem faktorer som påverkar en stads attraktivitet för ett marknadsinträde av en leverantör av laddningsstationer för elbilar. De identifierade faktorerna är: ’Marknadens tillgänglighet’, ’Kortsiktig efterfrågan’, ’Förväntad marknadsandel’, ’Vinstmarginal’ och ’Långsiktig produktpotential’. Dessa faktorer är i sin tur indelade i subfaktorer som har sina egna uppsättningar av drivare. Efter att ha använt modellen för att utvärdera de tre städerna konstaterades det att Shanghai är den lämpligaste staden för ett marknadsinträde av EV Power, främst på grund av stadens dominans på marknaden för privatanvända elbilar och ett gynnsamt regelverk. Slutligen hittades tre framgångsfaktorer för ett sådant inträde: ’Fokusera på tjänster’, ’Bibehåll partner-relationer’ och ’Inträd tidigt’. / Personal electric vehicles (EV) is an emerging technology that has gained much momentum in several markets during the past decade, and China is currently one of the markets where the growth in EV sales is the highest. Since the industry is still in its infancy, there are currently no clear structures regarding the relationships between different actors that apply to all markets globally, leading to great uncertainty in strategic decisions. The commissioner of this study is Hong Kong EV Power Ltd. (EV Power), a producer of EV supply equipment (EVSE) and related services in Hong Kong, which aspires to enter the Chinese mainland in the near future. However, EV Power has yet to decide which city they want to target first. This thesis aims to formulate a model that can be used to evaluate and compare geographic markets for a market entry by an EVSE company. Furthermore, the model is tested on three cities in Mainland China (Beijing, Shanghai and Shenzhen), in order to derive the most attractive city for EV Power and to evaluate the adequacy of the model. Lastly, with the results from the city evaluation, as a point of departure, success factors for an entry into Mainland China by the commissioning company will be summarized. In order to achieve this objective, four distinct data collection methods have been used: First, theory was studied, in order to gain background knowledge as well as to understand specific factors that impact a market entry decision such as this. Second, EV Power’s current business in Hong Kong was observed, with a view to achieve an understanding of what has led the company to experience success in its home market. Third, Interviews with industry experts were conducted, so as to get a perspective on the industry as a whole. Fourth and last, secondary data for the different cities was collected, for the sake of evaluating them according to the developed model. The final model consists of five main factors that encompass the elements that influence a cities level of attractiveness for entry by an EV charging station supplier. The identified factors are: ‘Market accessibility’, ‘Short-term demand’, ‘Expected market share’, ‘Profit margin’, and ‘Long-term product potential’. These factors are in turn divided into sub factors that have their own set of drivers. Using the model to evaluate the cities, it was found that Shanghai is the most suitable city for a market entry by EV Power, mainly due to its dominance in the market for private EVs and a favourable regulatory environment. Finally, three main success factors, for such a market entry, were found: ‘Focus on services’, ‘Maintain partner relationships’, and ‘Enter early’.