Tournées de véhicules

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Danièle Lefebvre
il y a 8 ans
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1 Tournées de véhicules De la théorie aux outils d aide à la décision Olivier Péton, Ecole des Mines de Nantes, novembre 2008

2 Les principaux problèmes de tournées Deux problèmes de base : Problème du voyageur de commerce (TSP : travelling salesman problem) Problème de routage de véhicules (VRP : vehicle routing problem) De multiples variantes

travelling salesman problem) Problème de routage de

3 Le problème du voyageur de commerce Objectif : Trouver une tournée de longueur minimale visitant tous les sommets Complexité : Problème considéré comme un verrou technologique en recherche opérationnelle pendant de longues années.

sommets Complexité : Problème considéré comme un verrou

4 Le problème du voyageur de commerce 50 ans après : Résolution exacte jusqu à sites.

5 Le problème du voyageur de commerce Le world-tsp Instance de lieux géographiques répartis sur la terre entière. La meilleure solution connue est à % de la meilleure borne inférieure (14/07/2008). K. Helsgaun, An Effective Implementation of the Lin-Kernighan Traveling Salesman Heuristic, EJOR 126 (1), (2000).

04987% de la meilleure borne inférieure (14/07/2008). K.

6 Du voyageur de commerce aux tournées de véhicules Au TSP, On ajoute : une quantité demandée par chaque client une capacité maximale transportable, inférieure à la demande totale. Conséquences : plusieurs tournées sont nécessaires pour satisfaire la demande. une difficulté supplémentaire : la constitution des tournées : quels clients desservis par quelle tournée?.

Conséquences : plusieurs tournées sont nécessaires pour satisfaire la demande.

7 Le problème de tournées de véhicules Les données : Demande : Une liste de sites à desservir, chacun ayant une demande connue. Flotte : Une liste de véhicules, avec capacité limitée (en temps de transport, volume etc..). L Objectif : Définir l itinéraire de chaque véhicule de manière à satisfaire la demande, minimiser la distance parcourue et/ou la durée et/ou le nombre de véhicules utilisés, etc.

Flotte : Une liste de véhicules, avec capacité limitée (en temps de transport, volume etc..).

8 Le problème de tournées de véhicules Copie d écran : logiciel Catrin

9 Le problème de tournées de véhicules De nombreuses variantes existent : Plusieurs fonctions objectifs possibles : Minimiser le nombre de véhicules, Minimiser la distance, la durée de transport Maximiser la qualité de service Fenêtres horaires Flotte homogène ou hétérogène Planification mono ou multipériodique Demande connue avec plus ou moins de certitude

la durée de transport Maximiser la qualité de service Fenêtres horaires Flotte homogène

10 Le problème de tournées de véhicules De nombreuses variantes existent : Un ou plusieurs produits Tournées multipériodiques. Tournées avec gestion des stocks (inventory routing problem - IRP) Satisfaction totale ou partielle de la demande, livraisons totales ou partielles. Contraintes métier

Tournées avec gestion des stocks (inventory routing problem - IRP)

11 Le contexte actuel Développement de prestations logistiques complexes : transport, gestion des commandes, des stocks, relation client. Diversification des modes de transport, transport combiné (le développement durable en toile de fond). Réorganisation logistique des entreprises (fusions, acquisitions, redéploiement ). Accélération des cycles économiques. Performance des sytèmes d information (systèmes embarqués, temps réel, bases de données SIG).

Diversification des modes de transport, transport combiné (le développement durable en toile de fond).

12 De nombreux acteurs Fournisseurs de données géographiques (IGN) Fournisseurs de bases de données géographiques (Téléatlas, Navteq) Editeurs spécialisés de logiciels de tournées de véhicules / TMS. Les éditeurs d ERP / les incontournables : Microsoft, Oracle, etc. SSII, webservices, les intégrateurs, les distributeurs

logiciels de tournées de véhicules / TMS.

13 Approche de résolution Recueil des besoins Identification et classification du problème Logiciel du marché Développements complémentaires Tests, validation Développement spécifique Mise en production

Logiciel du marché Développements complémentaires

14 Notre expérience VRP fenêtres horaires Open-VRP VRP demande incertaine VRP avec Collectes et livraisons Méthode exacte Thèse Emilie Grellier Heuristiques Métaheuristiques Thèse Fabien Tricoire Etude ADAPEI 44 Thèse Jorge Mendoza Optimisation bi-objectif Thèse Nubia Velasco Programmation par contraintes Thèse Xavier Lorca

Métaheuristiques Thèse Fabien Tricoire Etude ADAPEI 44 Thèse Jorge Mendoza

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