L’objectif de ce travail est de développer un système d’affectation des conteneurs aux véhicules autonomes intelligents (AIVs) dans un terminal à conteneurs. Dans la première phase, on a développé un système statique pour résoudre le problème multi-objectif optimisant la durée totale des opérations de déplacement des conteneurs, le temps d’attente des véhicules aux niveaux de points de chargement et de déchargement et l’équilibre de temps de travail entre les véhicules. L’approche proposée est l’algorithme génétique(AG). Une extension de cette approche a été ensuite effectuée pour corriger les limites de la précédente. Pour choisir la meilleure approche, une étude comparative a été réalisée entre trois approches : AG, AG & DIJK et AG & DIJK & HEUR. Les résultats numérique ont montré que l’approche AG & DIJK & HEUR est meilleure. Dans la deuxième phase, on a étudié la robustesse de notre système dans un environnement dynamique. Un retard de l’arrivée d’un navire au port ou un dysfonctionnement de l’un des équipements peutperturber le planning des opérations et donc influencer sur les opérations d’affectation des conteneurs. L’idée était d’ajouter les nouveaux conteneurs aux véhicules qui sont déjà non disponibles. D’autres cas de perturbation comme la congestion routière, la non disponibilité de certaines portions de la routes ont été étudiés expérimentalementEt les résultats numériques ont montré la robustesse de notre approche pour le cas dynamique.Mots-clés : Conteneurs, AIV, routage, optimisation, algorithme génetique, environnement dynamique. / The objective of our work is to develop a container assignment system for intelligent autonomous vehicles (AIVS) in a container terminal. Given the complexity of this problem, it was proposed to decompose it into three problems: The problem of dispatching containers to AIVS, the AIVS routing problem and the problem of scheduling containers to queues of AIVS. To achieve this goal, we developed in the first phase, a static system for multi-objective problem to optimize the total duration of the containers transportation, the waiting time of vehicles at loading points and the equilibrium of working time between vehicles. The approach used was the genetic algorithm (GA). This approach was applied to optimize only the assignment operation without influence on the choice of the path traveled by each AIV. An extension of this work was then made to improve the results found. For this purpose, a comparative study was carried out between three approaches: The first approach is the AG, the second approach is the GA and the Dijkstra algorithm (DIJK) that was used to find the shortest path for each vehicle and the third approach is the AG and DIJK and heuristic (HEUR) which was proposed to choose the nearest vehicle of each container. The numerical study showed the best performance of the AG & DJK & HEUR approach over the other two approaches. In the second phase of our project, the robustness of our system in a dynamic environment has been studied. A delay of the arrival of a ship at the port or malfunction of one of any equipment of the port can cause a delay of one of the operations of loading or unloading process. This will affect the container assignment operation. The idea was to add new containers to vehicles that are already unavailable. The traffic can also cause a delay in arrival of the vehicle at the position of the container or the unavailability of one of the paths crossing point. These cases were investigated experimentally, numerical results showed the robustness of our approach to dynamic case.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015ECLI0023 |
| Date | 17 November 2015 |
| Creators | Zaghdoud, Radhia |
| Contributors | Ecole centrale de Lille, Institut supérieur de gestion (Tunis), Mesghouni, Khaled, Ghédira, Khaled |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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