Soutenance de thèse de Xiao Yang : « Green hub location-routing problem for LTL transport »

Mardi 22.05.2018
Horaires :
De 14:00 à 16:00

Adresse :

4 rue Alfred Kastler La Chantrerie CS 20722 44307 Nantes cedex 3

Résumé :

Le problème de localisation de hubs et tournées combinées (Hub Location-Routing Problem, HLRP), concerne la conception d’un réseau de transport performant entre de nombreuses origines (fournisseurs) et destinations (clients). Ce système est basé sur la localisation de plates formes (hubs) permettant de concentrer les flux et l’organisation de tournées pour la collecte des marchandises des fournisseurs et la distribution vers les clients. Nous étudions le cas spécifique du HLRP à capacités et allocations uniques (CSAHLRP) et de processus de tournées de collecte et distribution séparés. Nous proposons un modèle de programmation linéaire mixte (MILP) et un Algorithme Mémétique (MA) pour ce problème en vue de la minimisation du coût total du réseau de transport. De plus, nous étendons le modèle MILP pour le cas bi-objectif afin de minimiser à la fois le coût total et les émissions de CO2 du transport. Notre algorithme Mémétique (MA) et adapté et combiné à un algorithme génétique de tri non-dominé élitiste rapide (NSGAII) afin de déterminer des approximations du front de Pareto. Enfin, nous proposons une procédure en deux phases pour résoudre le HLRP mono objectif, comportant la résolution du problème de localisation des hubs (HLP) suivi pour chaque hub de la résolution de deux problèmes de tournées relatifs à la collecte et la livraison. Notre modèle MILP mono objectif est décomposé et notre MA est adapté pour résoudre le problème suivant ces deux étapes. Un ensemble d’instances de différents tailles et caractéristiques a été développée afin de conduire des expérimentations et de valider nos approches de résolution de ces différents problèmes.

Mots clés: problème de localisation de hubs et tournées, logistique verte, transport de fret, modèle bi-objectif, algorithme mémétique.

Publié le 16.05.2018
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