Optimisation et simulation des opérations de cross-docking dans le contexte de l'internet physique (Document en Français)
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Modalités de diffusion de la thèse :
Modalités de diffusion de la thèse :
Auteur : Chargui Tarik
Date de soutenance : 25-09-2020
Directeur(s) de thèse : Bekrar Abdelghani
- Reghioui Mohamed
- Trentesaux Damien
Président du jury : El Afia Abdelllatif
Membres du jury : Bekrar Abdelghani
- Reghioui Mohamed
- Trentesaux Damien
- Benmansour Rachid
- El Kadiri Kamal Eddine
- Ladier Anne-Laure
- Yalaoui Farouk
- El Fallahi Abdellah
Rapporteurs : El Afia Abdelllatif
- Yalaoui Farouk
Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines partenaireRecherche_1 050705253 LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Chargui, Tarik
Nom
Chargui
Prénom
Tarik
Nationalité
MA
Date de soutenance : 25-09-2020
Directeur(s) de thèse : Bekrar Abdelghani
Bekrar, Abdelghani
Nom
Bekrar
Prénom
Abdelghani
Reghioui, Mohamed
Nom
Reghioui
Prénom
Mohamed
Trentesaux, Damien
Nom
Trentesaux
Prénom
Damien
Président du jury : El Afia Abdelllatif
El Afia, Abdelllatif
Nom
El Afia
Prénom
Abdelllatif
Membres du jury : Bekrar Abdelghani
Bekrar, Abdelghani
Nom
Bekrar
Prénom
Abdelghani
Reghioui, Mohamed
Nom
Reghioui
Prénom
Mohamed
Trentesaux, Damien
Nom
Trentesaux
Prénom
Damien
Benmansour, Rachid
Nom
Benmansour
Prénom
Rachid
El Kadiri, Kamal Eddine
Nom
El Kadiri
Prénom
Kamal Eddine
Ladier, Anne-Laure
Nom
Ladier
Prénom
Anne-Laure
Yalaoui, Farouk
Nom
Yalaoui
Prénom
Farouk
El Fallahi, Abdellah
Nom
El Fallahi
Prénom
Abdellah
Rapporteurs : El Afia Abdelllatif
El Afia, Abdelllatif
Nom
El Afia
Prénom
Abdelllatif
Yalaoui, Farouk
Nom
Yalaoui
Prénom
Farouk
Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines partenaireRecherche_1 050705253 LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Discipline : Automatique, génie informatique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique
Mots-clés : LogistiqueInternet PhysiqueCross-dockRecherche OpérationnelleProgrammation linéairePlanification des véhiculesMéta-heuristiquesSimulationSystèmes multi-agentsPerturbationsRobustesseDurabilité
Programmation linéaire --Traitement réparti --Logistique (gestion) -- Simulation par ordinateurLogistique (gestion) -- Modèles mathématiques
Résumé : Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d’optimisation des opérations de crossdocking dans le contexte de l’Internet Physique (PI). Ce nouveau concept a été introduit pour améliorer la flexibilité, la synchronisation et la durabilité des systèmes logistiques. Nous nous intéressons particulièrement à la planification des opérations dans plusieurs types de cross-docks (les PI-hubs), à savoir le Road-Road, le Road-Rail et le Rail-Road PI-hub. Nous commençons par modéliser mathématiquement le problème de planification des véhicules dans un cross-dock Road-Road classique et puis nous développons deux méta-heuristiques stables et performantes par rapport aux solutions obtenues par le solveur CPLEX. Cette première étude a été réalisée afin d’entamer par la suite le passage vers le Road-Road PI-hub à travers une simulation à événements discrets pour évaluer la robustesse des deux types de cross-docks et en proposant également un couplage simulation-optimisation qui permet d’obtenir des solutions robustes efficaces même en cas des perturbations. Ensuite, nous proposons un modèle multi-agent MAS pour la planification des opérations dans un Road-Rail PI-hub. La performance et la stabilité du MAS ont été validées par un modèle mathématique MILP implémenté sur CPLEX et ensuite sur un benchmark d’instances de la littérature. La réactivité du MAS a été également validée dans un environnement dynamique sous perturbations. Enfin, nous étudions la planification durable dans un Rail-Road PI-hub. Nous proposons un modèle mathématique de programmation lexicographique multi-objectifs MO-MIP résolu sur CPLEX. Puis, deux méta-heuristiques hybrides sont proposée pour minimiser à la fois la consommation énergétique des PI-convoyeurs ainsi que le coût d’utilisation des véhicules. Les deux méta-heuristiques génèrent des solutions optimales et quasi-optimales dans des temps de calculs très réduits
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique
Mots-clés : LogistiqueInternet PhysiqueCross-dockRecherche OpérationnelleProgrammation linéairePlanification des véhiculesMéta-heuristiquesSimulationSystèmes multi-agentsPerturbationsRobustesseDurabilité
Programmation linéaire --Traitement réparti --Logistique (gestion) -- Simulation par ordinateurLogistique (gestion) -- Modèles mathématiques
Résumé : Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d’optimisation des opérations de crossdocking dans le contexte de l’Internet Physique (PI). Ce nouveau concept a été introduit pour améliorer la flexibilité, la synchronisation et la durabilité des systèmes logistiques. Nous nous intéressons particulièrement à la planification des opérations dans plusieurs types de cross-docks (les PI-hubs), à savoir le Road-Road, le Road-Rail et le Rail-Road PI-hub. Nous commençons par modéliser mathématiquement le problème de planification des véhicules dans un cross-dock Road-Road classique et puis nous développons deux méta-heuristiques stables et performantes par rapport aux solutions obtenues par le solveur CPLEX. Cette première étude a été réalisée afin d’entamer par la suite le passage vers le Road-Road PI-hub à travers une simulation à événements discrets pour évaluer la robustesse des deux types de cross-docks et en proposant également un couplage simulation-optimisation qui permet d’obtenir des solutions robustes efficaces même en cas des perturbations. Ensuite, nous proposons un modèle multi-agent MAS pour la planification des opérations dans un Road-Rail PI-hub. La performance et la stabilité du MAS ont été validées par un modèle mathématique MILP implémenté sur CPLEX et ensuite sur un benchmark d’instances de la littérature. La réactivité du MAS a été également validée dans un environnement dynamique sous perturbations. Enfin, nous étudions la planification durable dans un Rail-Road PI-hub. Nous proposons un modèle mathématique de programmation lexicographique multi-objectifs MO-MIP résolu sur CPLEX. Puis, deux méta-heuristiques hybrides sont proposée pour minimiser à la fois la consommation énergétique des PI-convoyeurs ainsi que le coût d’utilisation des véhicules. Les deux méta-heuristiques génèrent des solutions optimales et quasi-optimales dans des temps de calculs très réduits
Type de contenu : Texte
Format : PDF
Format : PDF
Identifiant : uvhc-ori-oai-wf-1-2847
Type de ressource : Thèse
Type de ressource : Thèse