Proposition De Solutions Pour L'optimisation Des Chaînes Logistiques
Résumé: Dans le cadre de cette thèse nous présentons des algorithmes pour résoudre des problèmes liés à la logistique de distribution et de transport. Premièrement, nous développons un algorithme en deux phases pour résoudre le problème de localisation routage avec contrainte de capacité en utilisant la recherche Tabou et le recuit simulé. Ensuite, nous traitons le problème d’élaboration de tournées avec gestion de stock multi-périodes, multi-produits et multi-véhicules en proposant un algorithme (appelé GBH) basé sur la métaheuristique GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Pour améliorer la méthode GRASP classique, nous utilisons la recherche Tabou comme recherche locale dans le GBH. Dans notre troisième contribution, nous développons deux algorithmes pour faire face à une nouvelle variante du problème d’élaboration de tournées des véhicules appelée le problème de routage de navettes et de taxis (Coach Trip with Shuttle Service Problem, CTSSP). Le premier algorithme est une recherche Tabou et le second est une méthode GRASP. Les expériences montrent que les algorithmes proposés et comparés avec succès avec plusieurs méthodes de la littérature donnent de meilleurs résultats.
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