Soutenance de Afaf ALOULLAL
Soutenance de thèse de doctorat en informatique intitulée : "Aspects Multi-périodes et Stochastiques pour le Problème de Localisation des Hubs et de Routage des Véhicules".
-
Le 29/01/2026
-
10:00 - 12:00
-
Soutenance
-
Campus Mont Houy
Amphi IEMN
Résumé
Les systèmes de distribution sont essentiels pour l'acheminement des biens et le soutien de la croissance économique, nécessitant des conceptions efficaces, résilientes et adaptables aux demandes croissantes et incertaines.
Cette thèse de doctorat se concentre sur l'optimisation des structures des réseaux de distribution, abordant spécifiquement les problèmes de localisation de hubs et routage des biens (HLRP). Le HLRP relève le défi de structurer les flux de transport et de distribution entre plusieurs sources et destinations.
Le choix stratégique des emplacements des hubs permet la consolidation et la redistribution des flux, entraînant des économies de coûts et des temps de livraison améliorés.
Alors que de nombreuses recherches se sont principalement concentrées sur les problèmes de localisation de hubs, l’intérêt récent pour le HLRP souligne son importance dans les applications pratiques.
Cette thèse examine un modèle d'allocation unique avec des contraintes de capacité pour les hubs et une topologie de réseau générale.
La première phase de cette recherche introduit la prise de décision en fonction du temps pour le HLRP en divisant l'horizon de planification en plusieurs périodes et en développant une méthode matheuristique en quatre phases. Cette approche, combinant les techniques relax-and-fix, descente par voisinage variable et branchement local, montre des économies de coûts significatives lors de l'intégration de paramètres multi-période.
La deuxième phase développe un algorithme rapide fonctionnant indépendamment des solveurs commerciaux pour traiter les instances de grande taille. Une métaheuristique de recherche à voisinage variable (GVNS) est proposée pour le HLRP en période unique, intégrant dix structures de voisinage et un mécanisme de pénalisation adaptatif. Différentes configurations d'ordres de voisinage, de perturbations et de pénalités ont été testées pour sélectionner les variantes les plus performantes, démontrant l'efficacité de la GVNS dans les instances de grande taille.
La phase finale aborde l'incertitude des flux dans le HLRP en utilisant un modèle de contraintes de chance.
Un algorithme de solution approximative, basé sur la simulation de Monte Carlo et l'approximation de la moyenne échantillonnée (SAA), a été proposé et testé, intégrant les méthodes développées dans les phases de recherche précédentes.
L'analyse comparative avec les modèles déterministes de contraintes de chance a confirmé la puissance combinée de la simulation et des métaheuristiques pour produire des solutions stochastiques de haute qualité.
Cette thèse établit une base pour l'intégration des aspects multi-période et des flux stochastiques dans le problème de localisation de hubs et routage des biens, offrant des perspectives précieuses pour les recherches futures.
Composition du jury
- M. Abdelhakim ARTIBA, Université Polytechnique Hauts de France, Co-directeur de thèse
- Mme Hande YAMAN, Faculty of Economics and Business, KU Leuven, Rapporteure
- M. Stefan NICKEL, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Rapporteur
- M. Justo PUERTO, Universitat de Sevilla, Examinateur
- Mme Hatice CALIK, KU Leuven, ELECTA & EnergyVille, Examinatrice
- M. Olivier PETON, IMT Atlantique, LS2N laboratory (UMR CNRS 6004), Examinateur
- M. Raca TODOSIJEVIC, LAMIH UMR CNRS 8201 - DPT AUTOMATIQUE, Co-encadrant de thèse
- M. Francisco SALDANHA DA GAMA, Sheffield University Management School, Co-directeur de thèse