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Ecole Centrale de Lille École Nationale d'Ingénieurs de Tunis (Tunisie) (15/12/2010), Pierre Borne;Mekki Ksouri (Dir.)
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Harbaoui-Dridi_Imen_DLE.pdf(1.1 MB)
Optimisation heuristique pour la résolution du m-PDPTW statique et dynamique
Imen Harbaoui Dridi1

De nos jours, le problème de transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de ramassage et de livraison (pick-up and delivery problem) est l'un des problèmes dont une grande partie des chercheurs s'y est intéressée.Il s'agit de déterminer un circuit de plusieurs véhicules, de façon à servir à coût minimal un ensemble de clients et de fournisseurs répartis dans un réseau, satisfaisant certaines contraintes relatives aux véhicules, à leurs capacités et à des précédences entre les nœuds. Les travaux de recherche développés dans cette thèse portent sur le PDPTW (Pickup and Delivery Problem with Time Windows) à plusieurs véhicules (m-PDPTW). Ce dernier a été traité dans les deux cas : statique et dynamique. Nous avons proposé plusieurs approches de résolution du m-PDPTW basées sur les algorithmes génétiques, l'optimisation multicritère et le calcul des bornes inférieures, et ceci pour minimiser un certain nombre de critères comme : le nombre de véhicules utilisés, la somme des retards ou le coût total de transport. Ces approches ont donné de bons résultats, principalement au niveau de la minimisation de la somme des retards où nous avons obtenu, dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable
1:  LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
M-PDPTW – Algorithmes génétiques – Optimisation multicritère – Bornes inférieures

Heuristics optimization for the resolution of the m-PDPTW static and dynamic
Nowadays, the transport goods problem occupies an important place in the economic life of modern societies. The PDPTW (Pickup and delivery problem with Time Windows) is one which a large part of researchers was interested. This is an optimization vehicles routing problem which must meet requests for transport between suppliers and customers satisfying precedence and capacity.Researchers developed in this thesis concerns the resolution of the PDPTW with multiple vehicles (m-PDPTW). The latter was treated in two cases: static and dynamic.We have proposed some approaches to solving the m- PDPTW, based on genetic algorithms, multicriteria optimization and the lower bounds, and this to minimize a number of criteria such as: the vehicles number, the total travel cost, and the total tardiness time.Computational results indicate that the proposed approach gives good results with a total tardiness equal to zero with a tolerable cost
M-PDPTW – Genetic algorithms – Multicriteria optimization – Lower bounds

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