Méthode de recherche à grand voisinage pour un problème de tournées de véhicules avec flotte privée et transporteur externe
Thesis or Dissertation
2016-04 (degree granted: 2016-09-28)
Author(s)
Advisor(s)
Level
Master'sDiscipline
InformatiqueKeywords
- Tournées de véhicules
- Flotte privée
- Transporteur externe
- Recherche adaptative
- Grand voisinage
- Métaheuristique
- Vehicle routing problem
- Private fleet
- Common carrier
- Adaptative large neighborhood search
- Metaheuristic
- Applied Sciences - Operations Research / Sciences appliqués et technologie - Recherche opérationnelle (UMI : 0796)
Abstract(s)
Dans ce mémoire, nous étudions un problème de tournées de véhicules dans lequel une
flotte privée de véhicules n’a pas la capacité suffisante pour desservir les demandes des
clients. Dans un tel cas, on fait appel à un transporteur externe. Ce dernier n’a aucune
contrainte de capacité, mais un coût est encouru lorsqu’un client lui est affecté.
Il n’est pas nécessaire de mettre tous les véhicules de la flotte privée en service si
cette approche se révèle plus économique. L’objectif consiste à minimiser le coût fixe des
véhicules, puis le coût variable de transport et le coût chargé par le transporteur externe.
Notre travail consiste à appliquer la métaheuristique de recherche adaptative à grand
voisinage sur ce problème. Nous comparons nos résultats avec ceux obtenus précédemment
avec différentes techniques connues sur les instances de Christofides et celles de Golden. In this master thesis, we study a vehicle routing problem in which a private fleet does not
have sufficient capacity to serve all customers. Therefore, an external common carrier is
required. The external common carrier has no constraint of capacity, but there is a cost
when a customer it assigned to it.
It is not necessary for all the vehicles of the private fleet to be used. The objective is
to minimize the sum of the fixed cost of the private fleet, the variable routing cost and the
external carrier cost.
Our work applies the adaptative large neighborhood search metaheuristic on this problem.
We compare our results with those obtained previously with different well-known
techniques on the benchmark instances of Christofides and Golden.
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