Ce mémoire traite un problème de transport de personnes dans un contexte hospitalier, connu sous le nom du problème de brancardier. L'objectif est de construire des itinéraires qui répondent aux demandes de transports émergentes entre les différents services d'un grand centre hospitalier en temps réel, en minimisant le temps total de retard pondéré. Ce problème est traité comme un problème de cueillettes et de livraisons multitrajets qui considère des fenêtres de temps souples, une flotte hétérogène de véhicules et des contraintes liées à la capacité. Les requêtes de transport de patients sont imprévisibles et dynamiques. Elles sont révélées lorsqu'un patient nécessite un service de transport pour des raisons médicales. Ce travail présente trois approches de résolution du problème de transport de patients, à noter une première approche statique, une deuxième dynamique et une troisième stochastique. De plus, une stratégie d'attente et deux stratégies de relocalisation de véhicules ont été développées. Les approches sont évaluées sur des données réelles d'un grand hôpital, le Policlinico Sant'Orsola-Malpighi de la mairie de Bologne en Italie. / The following study presents the problem of transportation of patients in the medical field. Demand in this context is unpredictable and revealed dynamically. The objective is to develop an algorithm capable of constructing efficient and effective routes in real time while minimizing the total weighted lateness. This problem is considered as a multitrip pickup and delivery problem with soft time windows, heterogeneous fleet, and capacity constraints. This work presents a detailed description of the discussed problem and proposes three approaches to solve it: a static approach, a dynamic approach and a stochastic one. Moreover, it presents a waiting and two relocalisation strategies. These approaches have all been tested and evaluated using real data collected from the medical campus of Policlinico Sant'Orsola-Malpighi of the town Hall of Bologne in Italy.

Le problème de localisation-routage avec capacités (PLRC) apparaît comme un problème clé dans la conception de réseaux de distribution de marchandises. Il généralisele problème de localisation avec capacités (PLC) ainsi que le problème de tournées de véhicules à multiples dépôts (PTVMD), le premier en ajoutant des décisions liées au routage et le deuxième en ajoutant des décisions liées à la localisation des dépôts. Dans cette thèse on dévelope des outils pour résoudre le PLRC à l’aide de la programmation mathématique. Dans le chapitre 3, on introduit trois nouveaux modèles pour le PLRC basés sur des flots de véhicules et des flots de commodités, et on montre comment ceux-ci dominent, en termes de la qualité de la borne inférieure, la formulation originale à deux indices [19]. Des nouvelles inégalités valides ont été dévelopées et ajoutées aux modèles, de même que des inégalités connues. De nouveaux algorithmes de séparation ont aussi été dévelopés qui dans la plupart de cas généralisent ceux trouvés dans la litterature. Les résultats numériques montrent que ces modèles de flot sont en fait utiles pour résoudre des instances de petite à moyenne taille. Dans le chapitre 4, on présente une nouvelle méthode de génération de colonnes basée sur une formulation de partition d’ensemble. Le sous-problème consiste en un problème de plus court chemin avec capacités (PCCC). En particulier, on utilise une relaxation de ce problème dans laquelle il est possible de produire des routes avec des cycles de longueur trois ou plus. Ceci est complété par des nouvelles coupes qui permettent de réduire encore davantage le saut d’intégralité en même temps que de défavoriser l’apparition de cycles dans les routes. Ces résultats suggèrent que cette méthode fournit la meilleure méthode exacte pour le PLRC. Dans le chapitre 5, on introduit une nouvelle méthode heuristique pour le PLRC. Premièrement, on démarre une méthode randomisée de type GRASP pour trouver un premier ensemble de solutions de bonne qualité. Les solutions de cet ensemble sont alors combinées de façon à les améliorer. Finalement, on démarre une méthode de type détruir et réparer basée sur la résolution d’un nouveau modèle de localisation et réaffectation qui généralise le problème de réaffectaction [48]. / The capacitated location-routing problem (CLRP) arises as a key problem in the design of distribution networks. It generalizes both the capacitated facility location problem (CFLP) and the multiple depot vehicle routing problem (MDVRP), the first by considering additional routing decisions and the second by adding the location decision variables. In this thesis we use different mathematical programming tools to develop and specialize new models and algorithms for solving the CLRP. In Chapter 3, three new models are presented for the CLRP based on vehicle-flow and commodity-flow formulations, all of which are shown to dominate, in terms of the linear relaxation lower bound, the original two-index vehicle-flow formulation [19]. Known valid inequalities are complemented with some new ones and included using separation algorithms that in many cases generalize extisting ones found in the literature. Computational experiments suggest that flow models can be efficient for dealing with small or medium size instances of the CLRP (50 customers or less). In Chapter 4, a new branch-and-cut-and-price exact algorithm is introduced for the CLRP based on a set-partitioning formulation. The pricing problem is a shortest path problem with resource constraints (SPPRC). In particular, we consider a relaxation of such problem in which routes are allowed to contain cycles of length three or more. This is complemented with the development of new valid inequalities that are shown to be effective for closing the optimality gap as well as to restrict the appearance of cycles. Computational experience supports the fact that this method is now the best exact method for the CLRP. In Chapter 5, we introduce a new metaheuristic with the aim of finding good quality solutions in short or moderate computing times. First, a bundle of good solutions is generated with the help of a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). Following this, a blending procedure is applied with the aim of producing a better upper bound as a combination of all the others in the bundle. An iterative destroy-and-repair method is then applied using a location-reallocation model that generalizes the reallocation model due to de Franceschi et al. [48].

Les travaux de cette thèse concernent la conception et l’optimisation de lignes de transfert reconfigurables. L’objectif principal est de concevoir une ligne d’usinage à moindre coût tout en respectant les contraintes techniques, technologiques et économiques du problème. Le problème d’optimisation correspondant est un problème d’équilibrage de lignes d’usinage sujet à des contraintes spécifiques. Il consiste à affecter les opérations aux stations de travail en minimisant les coûts d’installation. En plus des contraintes habituelles de ce type de problème, à savoir, les contraintes de précédence, d’inclusion et d’exclusion, nous avons dû considérer des contraintes d’accessibilité. De plus, la spécificité principale des lignes reconfigurables par rapport aux lignes de transfert dédiées, vient de la réalisation en série des opérations. Celle-ci rend souvent nécessaire la mise en place de stations équipées de plusieurs centres d’usinage travaillant en parallèle pour obtenir les volumes de production souhaités. Enfin, l’utilisation d’une tête d’usinage mono-broche induit la prise en compte de temps inter-opératoire de déplacements et de changement d’outils qui dépendent de la séquence d’opérations. Dans un premier temps, nous avons proposé une modélisation mathématique du problème à l’aide d’un programme linéaire en nombres mixtes. Nous avons aussi développé des méthodes de calcul de bornes inférieures ainsi qu’une procédure de prétraitement. Cependant, les contraintes additionnelles rendent la résolution du problème d’équilibrage plus difficile que dans le cas des lignes dédiées, et l’approche proposée ne permet généralement pas de résoudre des instances de taille industrielle. Pour répondre à ce besoin, nous avons donc développé plusieurs méthodes de résolution approchées du problème en nous inspirant de métaheuristiques efficaces sur des problèmes d’optimisation combinatoire. / This work concerns the design and the optimization of reconfigurable transfer lines. The principle objective is to design a machining line with less cost while respecting the technological and economic constraints of the problem. The corresponding optimization problem is a transfer lines balancing problem subject to specific constraints. It consists to affect operations to workstations minimizing the installations cost. In addition to the habitual constraints of the transfer balancing problem, i.e. precedence, inclusion and exclusion constraints, we consider accessibility constraints. In addition, the principal specificity of reconfigurable lines compared to the dedicated transfer lines, comes from the sequential execution of operations. This often makes it necessary to set up stations with several machining centers working in parallel to achieve desired production volumes. Finally, the utilization of mono-spindle head machining center induces the inclusion of setup times between operations. This setup time is due to the time of displacement and change of tools which it depends of the operational sequence. We proposed firstly a mathematical formalization of the problem using a mixed integer program. We developed also several methods to calculate lower bounds and a pretreatment procedure. However, the additional constraints make the resolution of the considered balancing problem very difficult and the proposed approach generally does not solve instances of industrial size. To meet this need, we have developed several approximate resolution methods of the problem taking inspiration from effective Metaheuristics on combinatorial optimization problems.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception de systèmes de fabrication en contexte incertain. La conception d’un tel système peut être vue comme un problème d’optimisation qui consiste à trouver une configuration qui permet d’optimiser certains objectifs tout en respectant des contraintes technologiques et économiques connues. Les systèmes de fabrication étudiés dans ce mémoire sont des lignes d’assemblage et d’usinage. La première est une ligne qui se présente comme une chaîne de postes de travail où, dans chaque poste, les opérations d’assemblage s’exécutent de manière séquentielle. La deuxième, quant à elle, est une ligne particulière qui se compose de machines de transfert comportant plusieurs boîtiers multibroches où les opérations s’exécutent simultanément. Dans un premier temps, nous décrivons de différentes approches permettant de modéliser l’incertitude des données en optimisation. Une attention particulière est portée sur les deux approches suivantes : l’approche robuste et l’analyse de sensibilité. Puis, nous présentons trois applications : la conception d’une ligne d’assemblage et d’une ligne d’usinage soumises aux variations de temps opératoires et la conception d’une ligne d’assemblage avec les temps opératoires connus sous la forme d’intervalles des valeurs possibles. Pour chaque application, nous identifions les performances attendues ainsi que la complexité de la prise en compte de l’incertitude. Ensuite, nous proposons de nouveaux critères d’optimisation en adéquation avec la problématique introduite. Enfin des méthodes de résolution sont développées pour appréhender les différents problèmes mis en évidence par ces critères. / The presented work deals with the design of production systems in uncertain context. The design of such systems can be interpreted as an optimization problem that consists to find a configuration optimizing certain objectives and respecting technological and economical constraints. The production systems studied in this thesis are the assembly and transfer lines. The first one is the line that can be represented as a flow-oriented chain of workstations where, at each workstation, the tasks are executed in a sequential manner. The second is a particular line that is composed of transfer machines including several multi-spindle heads where the tasks are executed simultaneously. At first, we describe different approaches that permit to model the uncertainty of data in optimization. A particular attention is attracted to two following approaches: robust approach and sensitivity analysis. Then, we present three applications: the design of assembly and transfer lines under variations of task processing times and the design of an assembly line with interval task processing times. For each application, we identify the expected performances as well as the complexity of taking into account the uncertainty. Thereafter, we propose some new optimization criteria in adequacy with the introduced problematic. Finally, resolution methods are developed to solve different problems engendered by these criteria.

Le système étudié durant cette thèse est un véhicule électrique hybride avec deux sources d’énergies (Pile à combustible et Super-capacité). L’objectif fixé est de minimiser la consommation du carburant tout en satisfaisant la demande instantanée en puissance sous des contraintes de puissance et de capacité et de stockage. Le problème a été modélisé sous la forme d’un problème d’optimisation globale. Nous avons développé de nouvelles méthodes heuristiques pour le résoudre et proposé le calcul d’une borne inférieure de consommation, en apportant de meilleurs résultats que ceux trouvés dans la littérature. En plus, une étude de robustesse a été réalisée afin de minimiser la consommation de pire-cas suite à une perturbation ou du fait d’incertitudes sur les données d’entrée, précisément sur la puissance demandée. Le but de cette étude est de prendre en compte les perturbations dès la construction des solutions afin d’éviter l’infaisabilité des solutions non robustes en situation perturbée. Les heuristiques de résolution du problème robuste modélisé sous la forme d’un problème de Minimax ont fourni des solutions moins sensibles aux perturbations que les solutions classiques. / The system studied in this thesis is a hybrid electrical vehicle with two energy sources (fuel cell system and super-capacitor). The first goal is to minimize the fuel consumption whilst satisfying the requested power for each instant, taking into account constraints on the availability and the state of charge of the storage element. The system was modeled as a global optimization problem. The heuristics developped for obtaining the best power split between the two sources and the lower bound consumption computation proposed provide better results than those found in the literature. The second goal of the thesis is the study of the robustness of the solutions in order to minimize the worst-case consumption when perturbation happens or uncertainty is added to the input data. In this study the uncertainty concerns the power required for traction. The objective is to maintain the feasibility of solutions and limit the worst consumption that can happen due to a demand fluctuation. Dedicated heuristics are proposed for solving the identified robust variant of the problem, modeled as a Minimax problem. The solutions provided are less sensitive to the perturbations than the previous ones.

Ces travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre d’un partenariat entre Generix Group, éditeur de logiciels collaboratifs pour l’écosystème du commerce, et l’École Centrale de Lille portant sur la réalisation d’un système d’aide au déplacement des opérateurs intégrant la Réalité Augmentée (RA) dans le domaine de la supply chain. Dans la gestion des entrepôts, la préparation des commandes représente un processus important. Avoir une gestion optimisée des entrepôts en aidant les opérateurs à travailler dans des meilleures conditions est un enjeu majeur. Le but de cette thèse est de proposer un Système d’Aide à la Décision (SAD) dans les entrepôts pour l’optimisation des processus de picking et putting. L’aspect dynamique et ouvert du problème nous a conduits à adopter une modélisation multi-agent. Le système multi-agent proposé s’appuie sur les méta heuristiques pour gérer l’affectation aux opérateurs des chemins optimisés de préparation de commandes. Le système d’Alliance entre l’Optimisation et les Systèmes Multi-agent (AOSMA) proposé est basé sur une approche de modélisation, optimisation et simulation orientée agent intégrant la technologie des lunettes à RA. En effet, les lunettes connectées permettent d’afficher d’une manière confortable dans le champ de vision de l’opérateur les informations nécessaires afin d’améliorer l’efficacité et le rendement et de réduire les erreurs de picking et putting. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’alliance entre les Systèmes Multi-Agent et l’optimisation tout en intégrant la nouvelle technologie de RA pour assurer le pilotage des parcours de picking et putting / The research presented in this thesis belongs to a partnership between Generix Group, collaborative software vendor for Retail ecosystem, and the Ecole Centrale of Lille which aims to implement a Support System for Travel (SST) distance of pickers integrating Augmented Reality (AR) in the area of the supply chain. In warehouse management, order picking is an important process. Having an optimized warehouse management by helping order pickers to work in better conditions is a major issues. The aim of this thesis is to propose a Decision Support System (DSS) in warehouses to optimize picking and putting processes. The dynamic and open aspect of the problem has led us to adopt a multi-agent modelling approach. The proposed multi-agent system is based on metaheuristics to manage the optimized paths allocation to order pickers. The Alliance between the Optimization and Multi-Agent System (AOMAS) proposed is based on a modeling approach, optimization and agent-oriented simulation integrating Augmented Reality (AR) Smart Glasses. Indeed, the connected glasses can display in the operator's field of vision the necessary information to improve efficiency and effectiveness and reduce errors in picking and putting. The experimental results presented in this thesis, justify the alliance between the multi-agent systems and optimization integrating the new AR technology to ensure the piloting of picking and putting path.

Cette thèse concerne quatre problèmes de coloration de graphes NPdifficiles, à savoir le problème de coloration (GCP), le problème de coloration équitable (ECP), le problème de coloration des sommets pondérés et le problème de sous-graphe critique (k-VCS). Ces problèmes sont largement étudiés dans la littérature, non seulement pour leur difficulté théorique, mais aussi pour leurs applications réelles dans de nombreux domaines. Étant donné qu'ils appartiennent à la classe de problèmes NP-difficiles, il est difficile de les résoudre dans le cas général de manière exacte. Pour cette raison, cette thèse est consacrée au développement d'approches heuristiques pour aborder ces problèmes complexes. Plus précisément, nous développons un algorithme mémétique de réduction (RMA) pour la coloration des graphes, un algorithme de recherche réalisable et irréalisable (FISA) pour la coloration équitable et un réalisable et irréalisable (AFISA) pour le problème de coloration des sommets pondérés et un algorithme de suppression basé sur le retour en arrière (IBR) pour le problème k-VCS. Tous les algorithmes ont été expérimentalement évalués et comparés aux méthodes de l'état de l'art. / This thesis concerns four NP-hard graph coloring problems, namely, graph coloring (GCP), equitable coloring (ECP), weighted vertex coloring (WVCP) and k-vertex-critical subgraphs (k-VCS). These problems are extensively studied in the literature not only for their theoretical intractability, but also for their real-world applications in many domains. Given that they belong to the class of NP-hard problems, it is computationally difficult to solve them exactly in the general case. For this reason, this thesis is devoted to developing effective heuristic approaches to tackle these challenging problems. We develop a reduction memetic algorithm (RMA) for the graph coloring problem, a feasible and infeasible search algorithm (FISA) for the equitable coloring problem, an adaptive feasible and infeasible search algorithm (AFISA) for the weighted vertex coloring problem and an iterated backtrack-based removal (IBR) algorithm for the k-VCS problem. All these algorithms were experimentally evaluated and compared with state-of-the-art methods.

Dans les problèmes de localisation-routage classiques (LRP), il s'agit de combiner des décisions stratégiques liées aux choix des sites à ouvrir (centres de traitement) avec des décisions tactiques et opérationnelles liées à l'affectation des clients aux sites sélectionnés et a la confection des tournées associées. Cette thèse propose de nouveaux modèles de localisation-routage permettant de résoudre des problématiques issues de réseaux logistiques, devenus aujourd'hui de plus en plus complexes vu la nécessité de mutualisation de ressources pour intégrer des contraintes de développement durable et des prix de carburants qui semblent augmenter de manière irrémédiable. Plus précisément, trois aspects ont été intégrés pour généraliser les modèles LRP classiques de la littérature : 1) l'aspect pickup and delivery, 2) l'aspect multi-produits, et 3) la possibilité de visiter un ou plusieurs centres de traitement dans une tournée donnée. Nous avons étudié deux schémas logistiques, qui ont donné lieu à deux nouveaux modèles de localisation et de routage, le MPLRP-PD (LRP with multi-product and pickup and delivery), qui peut être vu comme une extension des problèmes de tournées de véhicules avec collecte et livraison, intégrant une décision tactique liée à la localisation des centres de traitement (noeud avec collecte et livraison) dans un réseau de distribution à un seul échelon, et le 2E-MPLRP-PD (Two-echelon LRP with multi-product and pickup and delivery) qui est une généralisation du LRP à deux échelons avec les contraintes citées plus-haut. Ces deux modèles ont été formalisés par des programmes linéaires en variables mixtes (MIP). Des techniques de résolution, basées sur des méthodes de type heuristique, clustering, métaheuristique, ont été proposées pour résoudre le MPLRP-PD et le 2E-MPLRP-PD. Les jeux d'essais de la littérature ont été généralisés pour tester et valider les algorithmes proposés / In the framework of Location-Routing Problem (LRP), the main idea is to combine strategic decisions related to the choice of processing centers with tactical and operational decisions related to the allocation of customers to selected processing centers and computing the associated routes. This thesis proposes a new location-routing model to solve problems which are coming from logistics networks, that became nowadays increasingly complex due to the need of resources sharing, in order to integrate the constraints of sustainable development and fuels price, which is increasing irreversibly. More precisely, three aspects have been integrated to generalize the classical LRP models already existed in the literature: 1) pickup and delivery aspect, 2) multi-product aspect, and 3) the possibility to use the processing centers as intermediate facilities in routes. We studied two logistics schemes gives us two new location-routing models: (i) MPLRP-PD (Multi-product LRP with pickup and delivery), which can be viewed as an extension of the vehicle routing problem with pick-up and delivery, including a tactical decision related to the location of processing centers (node with pick-up and delivery), and (ii) 2E-MPLRP-PD (Two-echelon multi-product LRP with pickup and delivery), which is a generalization of the two-echelon LRP. Both models were formalized by mixed integer linear programming (MIP). Solving techniques, based on heuristic methods, clustering approach and meta-heuristic techniques have been proposed to solve the MPLRP-PD and the 2E-MPLRP-PD. The benchmarks from the literature were generalized to test and to validate the proposed algorithms

Lorsque des systèmes, tels les barrages, sont soumis à un haut degré d’incertitude et que l’heuristique des experts prend une place très importante, les outils habituels de gestion des risques ne sont pas toujours efficaces pour rendre compte du jugement des experts. Les sciences de la décision proposent alors des outils pour aider à la compréhension, voire à l’élicitation de l’avis des experts. Dans le cas des barrages, nous disposons d’un retour d’expérience encore peu formalisé et de peu d’événements significatifs. En outre, les mécanismes phénoménologiques à l’œuvre sont mal connus. Il est alors nécessaire d’invoquer des outils qui sortent des habitudes pratiquées dans la gestion des risques. Cette étude propose une méthode qui permet à l’expert de mieux éliciter son jugement, et de révéler les risques sur les barrages par un traitement ordinal de l’information d’expertise. En outre, nous montrerons que cet outil est un estimateur du maximum de vraisemblance, et promet donc une information de première importance pour un décisionnaire. Pour parvenir à ce résultat, nous utiliserons une méthode articulée autour des bases de règles logiques, dont la construction est enrichie par des outils issus des théories du vote, des jeux coopératifs et des bases de données. De cette façon, nous montrerons qu’il est possible de gérer les risques sans utiliser les outils issus des approches probabilistes, tout en prenant en compte les heuristiques des experts. / When facing high uncertainty systems, such as dams, where experts heuristics becomes too much important, usual tools are not satisfying enough to reveal experts’ opinion in order to manage the risks associated with the system. Decision science then brings tools to sharpen our understanding, or even help the elicitation, of what the expert wants best to express. Concerning dams, we have only very little feedback, and no to few significant events. In addition to the lack of knowledge when it comes to the phenomenological mechanisms, these issues lead us to use unusual tools for risk management. This study brings an innovative tool to help on the elicitation of experts’ opinion, allowing risk management on dams based on an ordering approach. Furthermore, we will show this tool is an estimation of the maximum likelihood, which is invaluable information for any decision maker. We will show this result is obtainable through a method using rule based assignments, developing the rules thanks to tools like votes, games and database theories. Doing so, we will show how it is possible to process risks without using usual probabilistic tools, while taking experts’ heuristics into account.

La performance logistique des entreprises et l’optimisation des transports sont devenues un grand problème ces dernières années. La planification et l’optimisation des services constituent en particulier un nouveau défi. Afin d’accroître la productivité et de réduire les coûts de la logistique, ce travail de recherche contribue à l’optimisation d’un problème de tournées de service à domicile multi-dépôt, multi-période avec fenêtres de temps de vie réelle. Le problème vient d’un contexte réaliste et est formulé comme un modèle en Mixed Integer Programming (MIP). Les résultats avec Cplex montrent que ce problème ne peut être résolu par des méthodes exactes dans un délai raisonnable pour une utilisation pratique. Par conséquent, nous introduisons des heuristiques. Premièrement, les heuristiques de recherche locales sont utilisées pour résoudre le problème. Les solutions réalisables initiales sont générées par une heuristique de construction et plusieurs heuristiques de recherche locales sont appliquées pour obtenir des solutions dans un temps de calcul assez court. Ensuite, nous proposons un algorithme génétique avec une nouvelle représentation du chromosome et de nouveaux opérateurs génétiques pour le problème abordé. Enfin, nous considérons un algorithme génétique avec contrôle de la diversité pour problèmes à grande échelle. Les solutions infaisables sont prises en compte dans la population et la contribution à la diversité fait partie de l’évaluation afin d’éviter une recherche prématurée. Ces méthodes ont été mises en œuvre avec succès pour optimiser le problème de routage. / The logistics performance of enterprises and the optimization of transportation have become a great issue in recent years. Field force planning and optimization is a new challenge for the service sector. In order to increase productivity and reduce cost of logistics, this research contributes to the optimization of a real-life multi-depot multi-period field service routing problem with time window. The problem is abstracted from the realistic problem and formulated as a Mixed Integer Programming (MIP) model. Computational results with Cplex show that this problem cannot be solved by exact methods in reasonable time for practical use. First, local search heuristics are used for solving the problem. Initial feasible solutions are generated by a constructive heuristic and several local search heuristics are applied to obtain solutions in a very short computing time. Then we propose a genetic algorithm with new representation of chromosome and new genetic operators for the addressed problem. Finally we consider a genetic algorithm with diversity control to deal with large scale problems. Infeasible solutions are taken account in the population and the diversity contribution is part of the evaluation to avoid premature of search. These methods have been successfully implemented to the optimization of the routing problem