| Summary: | Cette thèse considère le problème consistant à intégrer les décisions de routage et stockage lors de la conception de la chaîne logistique. Le but est de sélectionner des dépôts parmi un ensemble de candidats pour desservir un ensemble de détaillants à l’aide d’une flotte de véhicules de capacité permettant visiter plus d’un détaillant par route. On cherche à déterminer la localisation de ces dépôts et les tournées des véhicules afin de maintenir leurs niveaux optimaux de stocks. La demande chez les détaillants est connue à l’avance. Des applications dans les domaines de la logistique humanitaire et militaire sont envisageables. Pour résoudre le problème, deux matheuristiques sont proposées. Dans la première partie, une méthode coopérative qui combine des méthodes exactes pour le problème de conception de la chaîne logistique et des méthodes heuristiques de routage est présentée. Dans la deuxième partie, une méthode de décomposition utilisant une réformulation de Dantzig-Wolf sur les variables de routage est proposée. L’algorithme intègre les concepts de génération de colonnes, relaxation lagrangienne et recherche locale. Les résultats montrent la capacité des algorithmes à trouver des solutions de bonne qualité et nous estimons de façon empirique l’impact de considérer un modèle intégré au lieu d’utiliser une méthode d’optimisation séquentielle. De plus, les résultats des méthodes présentées sur des sous-problèmes sont aussi étudiés. Ces sont: le problème de localisation-routage, le problème de tournées avec gestion de stocks, et le problème de plus court chemin généralisé === The problem of designing a supply chain including simultaneously routing and inventory management decisions is studied in this thesis. The objective is to select a subset of depots to open, the inventory policies for a 2-echelon system, and the set of routes to perform distribution from the upper echelon to the next using a homogeneous fleet of vehicles over a finite planning horizon. Demand is considered to be known. Applications are found in humanitarian logistics and military logistics. To solve the problem, two matheuristic procedures are developed. On the first part a cooperative algorithm combining exact methods for the supply chain design problem and routing heuristics is presented. On the second part, a partition is proposed using a Dantzig-Wolf reformulation on the routing variables. An hybridization between column generation, Lagrangian relaxation and local search is proposed in this part, put together as a heuristic method. Furthermore, results demonstrate the capability of the algorithms to compute high quality solutions and empirically estimate the improvement in the cost function of the proposed model when compared to a sequential optimization approach. Furthermore, results of the proposed methodologies on benchmark instances for subproblems are studied as well. Those are the capacitated location-routing problem, the inventory-routing problem, and the generalized elementary shortest path problem
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