Problème de livraison - collecte dans un environnement hospitalier : méthodes d'optimisation, modèle de simulation et couplages

La thèse porte sur la proposition de méthodes d’optimisation (modèles mathématiques et métaheuristique) et leur couplage avec un modèle de simulation pour la résolution de problèmes de livraison collecte incluant la planification des horaires des chauffeurs. L’originalité de ces travaux porte sur la...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: André, Virginie
Other Authors: Clermont-Ferrand 2
Language:fr
Published: 2011
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2011CLF22203/document
Description
Summary:La thèse porte sur la proposition de méthodes d’optimisation (modèles mathématiques et métaheuristique) et leur couplage avec un modèle de simulation pour la résolution de problèmes de livraison collecte incluant la planification des horaires des chauffeurs. L’originalité de ces travaux porte sur la diversité des ressources (véhicule, chauffeur, quai de chargement, de déchargement, contenant, ligne de production, aire de nettoyage) et des contraintes (incompatibilité véhicule/contenant, date de début au plus tôt, date de fin souhaitée, planning…) à prendre en compte. L’objectif est de proposer une organisation permettant de réaliser l’ensemble des transports tout en minimisant les retards et les heures supplémentaires. La première partie s’intéresse au transport d’un seul type de produit. Le problème est modélisé comme un RCPSP avec profil de demande en ressources variable. Les transports à vide sont modélisés comme des temps de montage dépendant de la séquence. Deux programmes linéaires en nombres entiers sont proposés. La seconde partie concerne le transport de plusieurs types de produit. Le problème présente une double complexité qui est résolue par le couplage d’une recherche locale itérée avec un modèle de simulation. Le modèle de simulation permet de répondre à la complexité structurelle et fonctionnelle, notamment en raison de la diversité des ressources. La troisième partie intègre la définition des horaires de travail des chauffeurs. Une approche itérative incluant un modèle de simulation, un programme linéaire en nombres entiers et le couplage précédemment présenté est proposée. Ce problème est traité dans un contexte hospitalier pour le transport de contenants propres ou sales (repas, linge, médicaments) entre sites de consommation et sites de production. Chaque partie fait l’objet d’une expérimentation avec des données réelles. === The thesis focuses on the proposed optimization methods (metaheuristics and mathematical models) and their coupling with a simulation model to solve problems of collection including delivery scheduling drivers. The originality of this work focuses on the diversity of resources (vehicle, driver, dock loading, unloading, container production line, cleaning area) and constraints (incompatibility vehicle / container, start date earlier desired end date, planning ...) to take into account. The objective is to provide an organization to achieve all transport while minimizing delays and overtime. The first part focuses on the transport of a single type of product. The problem is modeled as a demand profile RCPSP with variable resources. Empty transports are modeled as time-dependent assembly sequence. Two integer linear programs are proposed. The second part concerns the transport of several types of product. The problem has a double complexity that is determined by the coupling of an iterated local search with a simulation model. The simulation model allows to meet the structural and functional complexity, mainly because of the diversity of resources. The third part includes the definition of working hours of drivers. An iterative approach including a simulation model, an integer linear program and previously presented coupling is proposed. This problem is treated in a hospital setting for transporting containers clean or dirty (food, clothes, medicine) between sites of consumption and production sites. Each party is subject to an experiment with real data.