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Optimisation Heuristique

By Dridi-I
About Optimisation Heuristique

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 n¿uds. Ces travaux de recherche 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. Plusieurs approches de résolution du m-PDPTW ont été proposées, 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 l''obtention dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable.

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  • Language:
  • French
  • ISBN:
  • 9786131580468
  • Binding:
  • Paperback
  • Pages:
  • 232
  • Published:
  • February 27, 2018
  • Dimensions:
  • 152x229x13 mm.
  • Weight:
  • 345 g.
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Description of Optimisation Heuristique

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 n¿uds. Ces travaux de recherche 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. Plusieurs approches de résolution du m-PDPTW ont été proposées, 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 l''obtention dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable.

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