Optimisation des flux : application aux problèmes de distribution en nutrition animale

140 Pages·2014·2.44 MB·French

by  Cadet David Joseph

Thèse
de doctorat

de l’UTT
Cadet David JOSEPH
Optimisation des flux :
application aux problèmes
de distribution en nutrition animale

Spécialité :
Optimisation et Sûreté des Systèmes
2013TROY0035 Année 2013
THESE

pour l’obtention du grade de

D de l’U
OCTEUR NIVERSITE

T T
DE ECHNOLOGIE DE ROYES

Spécialité : OPTIMISATION ET SURETE DES SYSTEMES

présentée et soutenue par

Cadet David JOSEPH

le 18 décembre 2013

Optimisation des flux : application aux problèmes
de distributionen nutrition animale

JURY

M. L. AMODEO PROFESSEUR DES UNIVERSITES Président
M. R. AGGOUNE DOCTEUR Examinateur
M. A. HAMZAOUI PROFESSEUR DES UNIVERSITES Rapporteur
M. C. PRINS PROFESSEUR DES UNIVERSITES Directeur de thèse
Mme W. RAMDANE-CHERIF MAITRE DE CONFERENCES ENSM NANCY Examinateur
M. Z. SARI PROFESSEUR Rapporteur
M. F. YALAOUI PROFESSEUR DES UNIVERSITES Directeur de thèse

1
RØsumØ
Cette thŁse porte sur l’Øtude du problŁme de tournØes de vØhicules compartimentØs (Multi-Compartment
Vehicle Routing Problem ou MC-VRP) dans le contexte de l’industrie de la nutrition animale. Les travaux
de recherche et d’application sont concentrØs sur la distribution dans le domaine agroalimentaire.
En dØpit d’une large application industrielle, les problŁmes de MC-VRP ont ØtØ peu ØtudiØs dans la littØ-
rature scienti(cid:28)que. Trois variantes du MC-VRP sont traitØes dans cette thŁse. D’une part, nous proposons
les algorithmes "Greedy Randomized Adaptive Search Procedure" (GRASP) et "Iterated Local Search pro-
cedure" (ILS) pour rØsoudre le MC-VRP avec un compartiment de taille (cid:28)xe dØdiØ (cid:224) chaque produit. Une
extension de ce problŁme (cid:224) des compartiments de tailles variables (Flexible Compartments Vehicle Routing
Problem ou FC-VRP) est Øgalement rØsolue. D’autre part, nous proposons un GRASP et un Multi Start
ILS pour la rØsolution du MC-VRP avec dØcisions d’a(cid:27)ectation de chaque compartiment (cid:224) un client et un
produit.
Endernierlieu,destravauxd’applicationindustriellesontprØsentØs.Destestsd’Øvaluationdeperformances
ontØtØrØalisØsdansuncontextededistributiond’alimentsaubØtailchezlasociØtØNestal.Desoutilsd’aide
(cid:224) la dØcision ont ØtØ dØveloppØs et mis en place dans cette sociØtØ.
Mots clØs : recherche opØrationnelle, optimisation combinatoire, logistique (organisation), transport, mØta-
heuristiques, industries agroalimentaires, animaux - nutrition.
Abstract
This research concerns solving the Multi-Compartment Vehicle Routing Problem (MC-VRP) in the context
of animal nutrition industry. Research and application work focuses on distribution in food industry.
Despite its vast application in industry, little attention has been paid to the MC-VRP. We address three
classes of MC-VRP in this research. Firstly, we propose two metaheuristics, "Greedy Randomized Adaptive
Search Procedure" (GRASP) et "Iterated Local Search procedure" (ILS), in order to solve a MC-VRP with
a (cid:28)xed-sized compartment dedicated to each product. Also, an extension of this problem to variable-sized
compartmentswhichwecallFlexibleCompartmentsVehicleRoutingProblem(FC-VRP)isstudied.Further,
we propose a GRASP and a Multi Start ILS to solve a MC-VRP problem with assignment decisions of each
compartment to one client and one product.
Finally,someapplicationworkispresented.Experimentsintendedtomeasureperformanceinthecontextof
food distribution to cattle were conducted for Nestal company. Decision support tools had been developed
and implemented for this company.
Keywords:operationsresearch,combinatorialoptimization,businesslogistics,transportation,foodindustry
and trade, animal nutrition.
2
Remerciements
Je tiens (cid:224) remercier mes directeurs de thŁse MM. les professeurs Christian PRINS et Farouk
YALAOUI pour leur encadrement. Je remercie M. le professeur Lionel AMODEO Øgalement
pour sa participation (cid:224) l’encadrement de cette thŁse.
La rØalisation de cette thŁse n’aurait pas ØtØ possible sans le soutien de quelques collŁgues
de laboratoire (Badia DANDACH, Mathieu LE BERRE, Julien MICHALLET), de l’Øcole
doctorale, en particulier, M. RØgis LENGELLE et de Mme Pascale DENIS. J’ai Øgalement
pucomptersurlesoutiendessecrØtairesdup(cid:244)leROSAS,MmesVØroniqueBANSEetMarie-
JosØ ROUSSELET.
Je remercie du fond du c(cid:247)ur mes parents qui sont et ont toujours ØtØ tout pour moi. Sans
leurs sacri(cid:28)ces, rien n’aurait ØtØ possible pour moi. Je leur rend hommage (cid:224) travers cet
accomplissement personnel que reprØsente cette thŁse pour moi.
4
Table des matiŁres
Remerciements 3
Notations 13
1 Introduction et contexte 15
1.1 La logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.1.1 DØ(cid:28)nition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.1.2 Structures de la cha(cid:238)ne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.1.3 Niveaux de dØcision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.1.4 Gestion de la cha(cid:238)ne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.2 La logistique du transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.3 Contexte industriel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3.1 Le groupe Nestal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.4 Objectifs de la thŁse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2 (cid:201)tat de l’art 27
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2 ProblŁmes de tournØes de vØhicules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2.1 Les di(cid:27)Ørents paramŁtres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.2.2 Les principaux problŁmes de tournØes de vØhicules . . . . . . . . . . . 29
2.3 Le MC-VRP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.4 MØthodes de rØsolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.4.1 MØthodes exactes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
6 Table des matiŁres
2.4.2 Les heuristiques simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.4.3 Les mØtaheuristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3 MC-VRP avec un compartiment de taille (cid:28)xe dØdiØ (cid:224) chaque produit 51
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2 Travaux antØrieurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.3 ModŁle mathØmatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.4 RØsolution heuristique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.1 RØsolution (cid:224) l’aide d’un GRASP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.2 RØsolution (cid:224) l’aide d’un ILS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.5 RØsultats numØriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.5.1 GØnØration des instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.5.2 ParamØtrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.5.3 Application au MC-VRP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4 Extension (cid:224) des compartiments de tailles (cid:29)exibles 79
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.2 Travaux antØrieurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.3 ModŁle mathØmatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.4 RØsolution exacte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.4.1 Protocole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.4.2 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.5 Adaptation du GRASP et de l’ILS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.6 RØsultats numØriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.6.1 GØnØration des instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.6.2 ParamØtrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.6.3 Application au FC-VRP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Table des matiŁres 7
5 Le MC-VRP avec dØcisions d’a(cid:27)ectation de chaque compartiment (cid:224) un
client et un produit 93
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.2 Travaux antØrieurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
5.3 ModŁle mathØmatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
5.4 RØsolution heuristique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.4.1 Description du MS-ILS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.4.2 Optimisation du chargement des vØhicules compartimentØs . . . . . . 97
5.5 RØsultats numØriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5.1 GØnØration des instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5.2 ParamØtrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5.3 Application au MC-VRP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6 Application industrielle 111
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.2 L’activitØ de Nestal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.3 Etude de lissage de la distribution journaliŁre des produits conditionnØs . . . 113
6.3.1 Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.3.2 Mode opØratoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.3.3 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.4 Evaluation des performances de l’outil d’optimisation des tournØes chez Nestal 117
6.4.1 Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.4.2 Mode opØratoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.4.3 RØsultats industriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.5 Etudes et travaux divers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
7 Conclusion et perspectives 123