APPROCHES EVOLUTIONNISTES POUR LA RESOLUTION DU 1-PDPTW STATIQUE ET DYNAMIQUE

De nos jours, le transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de collecte et de distribution avec fenêtres de temps à un seul véhicule est un des problèmes les plus rencontrés. Ayant un ensemble de demandes à satisfaire, le véhicule d...

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Main Author: Kammarti, Ryan
Language:FRE
Published: Ecole Centrale de Lille 2006
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00143782
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collection NDLTD
language FRE
sources NDLTD
topic [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other
Routage de véhicule
chargement et déchargement
fenêtre de temps
heuristiques
algorithmes évolutionnistes
optimisation multicritères
opérateurs génétiques contrôlés
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Routage de véhicule
chargement et déchargement
fenêtre de temps
heuristiques
algorithmes évolutionnistes
optimisation multicritères
opérateurs génétiques contrôlés
Kammarti, Ryan
APPROCHES EVOLUTIONNISTES POUR LA RESOLUTION DU 1-PDPTW STATIQUE ET DYNAMIQUE
description De nos jours, le transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de collecte et de distribution avec fenêtres de temps à un seul véhicule est un des problèmes les plus rencontrés. Ayant un ensemble de demandes à satisfaire, le véhicule doit transporter des biens de fournisseurs à leurs clients respectifs en respectant les fenêtres de temps et sa capacité. Dans ce travail, nous présentons un état de l'art du 1-PDPTW et nous proposons plusieurs approches évolutionnistes pour traiter ses deux cas : statique et dynamique. Nos approches utilisent principalement des algorithmes évolutionnistes basés sur l'utilisation d'opérateurs génétiques spéciaux conçus dans le but d'améliorer la qualité des solutions et de diminuer le temps de calcul. Elles sont aussi basées sur la Pareto optimalité pour fournir un ensemble de solutions viables. Quelques unes de nos approches utilisent des bornes inférieures de distance et de retard dans le but d'évaluer les résultats obtenus. Une recherche Tabou, constituant un étage d'hybridation, peut être appliquée pour l'amélioration des solutions obtenues par les algorithmes évolutionnistes. Enfin nous présentons quelques simulations et résultats élaborés à partir de benchmarks spécialement conçus pour le 1-PDPTW ainsi que d'autres provenant de la littérature.
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