L’utilisation des heuristiques pour la résolution des problèmes de tournées de véhicules
Abstract
Ce travail aborde des problèmes bien connus en recherche opérationnelle et rencontrés dans les entreprises de transport : les problèmes de tournées de véhicules.
En effet, un très grand nombre d’entreprises de transport aérien fluvial et routier doit quotidiennement faire face à ce type de problèmes. Ainsi le problème de l’optimisation du volet distribution dans la gestion de la chaîne logistique prend de plus en plus de l’importance. C’est la raison pour laquelle les problèmes de tournées de véhicules ont toujours constitué un grand axe de recherche en recherche opérationnelle, et de nombreux chercheurs ont développé des approches très variées pour le résoudre. La recherche de méthodes efficaces de résolution des problèmes de tournées de véhicules constitue une part très importante de l’optimisation combinatoire. Les algorithmes de résolution exacte, ou approchée sont de plus en plus efficaces pour ces problèmes très complexes et vouloir les résoudre de façon exacte peut être voué à l’échec compte tenu de la difficulté de certains d’entre eux. On a alors souvent recours aux méthodes heuristiques qui recherchent une solution réalisable proche de l’optimum en un temps de calcul raisonnable. La qualité des solutions obtenues a non seulement permis de montrer l’intérêt de ce type d’algorithmes, mais également a représente une percée significative dans l’étude de ce problème.
Nous présenterons succinctement différentes approches heuristiques classiques et nous nous attacherons à mettre en évidence, les nouvelles approches (metaheuristiques) et les principales idées qui ont contribué à leurs succès.
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References
- Bullnheimer B., Hartl R.F. et Strauss C. (1999). An Improved Ant System Algorithm for the Vehicle Routing Problem. Annals of Operations Research 89, 319-328.
- Bodin L.D., Golden B.L., Assad A.A. et Ball M.O. (1983). Routing and Scheduling of Vehicles and Crews. The State of the Art. Computers and operations research 10, 69-91.
- Christofides N., Mingozzi et Toth P. (1979). The Vehicle Routing Problem ; Combinatorial Optimization. Wiley, Chichester, pp. 315-338.
- Clarke G. et Wright J. (1964). Scheduling of Vehicules from a Central Depot to a Number of Delivery Points. Operations Research 12, 568-581.
- Dantzig G.B. et Ramser J. (1959). The truck Dispatching Problem. Management Sciences 6, 81-91).
- Ghaziri H. (1991). Solving Routing Problems by a self-Organizing Map. In Kohonen T., Makisara K., Simula O. ; Kangas J. (éditeurs). Artificial Neural Networks, vol. 1. North-Holland, Amsterdam ; pp. 829-834.
- Ghaziri H. (1996). Supervision in the Self-Organizing Feature Map : Application to the Vehicle Routing problem. In Osman I. H., Kelly J.P. (éditeurs). Meta-Heurisrics : Theory and Applications. Kluwer, Boston, pp. 651-660.
-Kawamura et Al. Cooperative search on pheromone communication for vehicle routing problem. IEEE, 81 : 1089-1096, 1998.
- Kirkpatrick, Gellat et Veceni. Optimisation by simulated annealing science, (220), 671-680,1983.
- Laporte G. Et Renaud. The vehicle routing problem : An overview of exact and approximate algorithms, Ejor 59, pp 345-358, 1992.
- Naudin E. L’utilisation de meta heuristiques pour le probleme de redistribution, ROADEF, Nantes, janvier 2000.
- Nagih A et Soumis F. Agrégation des contraintes de ressources en chaque noeud dans un problème de plus court chemin. Technical report, G 2000- 47, Montreal, Canada 2000.
- Osman I.H. Meta strategy simulated annealing and tabou search algorithms for the vehicle routing problem, 41 : 421-451, 1993.
- Savelsbergh M. Local search ain routing problems with time windows, annals of operations research, 4 :285-305, 1986.
- Teghem Jacques «La programmation linéaire » Edition Université Bruxelles/Ellipses (1996).
- Wren A. et Holliday A. « Computer scheduling of vehicles from one or more depots to a number of delivery point » O.R.Q., 23, n²3 (1972), p. 333.