Vehicle routing problems with additional constraints imposed on different groups of customers

Le problème de routage de véhicules est l un des problèmes les plus étudiés en optimisation combinatoire. Au cours des 60 dernières années, un effort considérable de la communauté de recherche universitaire a été consacré pour combler le fossé entre la résolution de problèmes académiques et pratique...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Doan Thanh Tan (Auteur), Bostel Nathalie (Directeur de thèse), Ha Minh Hoang (Directeur de thèse), Santos Andréa Cynthia (Président du jury de soutenance), Feillet Dominique (Rapporteur de la thèse), Jozefowiez Nicolas (Rapporteur de la thèse), Mendoza Jorge-Ernesto (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Vehicle routing problems with additional constraints imposed on different groups of customers / Thanh Tan Doan; sous la direction de Nathalie Bostel et de Minh Hoang Ha
Publié : 2021
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique et informatique appliquée : Nantes : 2021
Sujets :
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230 |a Données textuelles 
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314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Andréa Cynthia Santos (Président du jury) ; Jorge-Ernesto Mendoza (Membre(s) du jury) ; Dominique Feillet, Nicolas Jozefowiez (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Automatique et informatique appliquée  |e Nantes  |d 2021 
330 |a Le problème de routage de véhicules est l un des problèmes les plus étudiés en optimisation combinatoire. Au cours des 60 dernières années, un effort considérable de la communauté de recherche universitaire a été consacré pour combler le fossé entre la résolution de problèmes académiques et pratiques en prenant en compte des contraintes de plus en plus réalistes. Dans de nombreux problèmes du monde réel, les clients qui ont besoin d un service peuvent être divisés en différents groupes selon leur nature, catégorie, importance ou priorité, etc. Des contraintes supplémentaires sont alors imposées à chaque groupe de clients avec des buts différents, comme le respect d un ordre de livraison ou la satisfaction d un niveau minimum de demande. Dans cette recherche, nous considérons trois problèmes qui sont : 1) Problème de routage de véhicule avec règle de priorité assouplie (VRP-RPR), 2) Problème de voyageur de commerce en cluster avec règle de priorité assouplie (CTSP-d), et 3) Problème de routage de véhicule en cluster souple (SoftCluVRP). Ces problèmes partagent la caractéristique commune de fournir un service de groupe aux clients et avec des contraintes supplémentaires pour personnaliser le service. Pour le premier problème, nous étendons et améliorons un modèle précédent et introduisons une métaheuristique basée sur la recherche adaptative à voisinage large (ALNS). Nous présentons également un nouvel ensemble d instances qui simulent différentes situations dans l application du problème avec une méthode pour traiter les contraintes supplémentaires imposées. Pour le deuxième problème, nous proposons de nouveaux modèles et une métaheuristique basée sur la recherche locale itérative (ILS). Pour le troisième problème, nous introduisons différentes formulations et métaheuristiques basées sur ILS. Des expériences sont menées sur chaque problème et comparées aux études précédentes pour évaluer les performances des méthodes proposées 
330 |a The vehicle Routing Problem is one of the most studied problems in combinatorial optimization. During the last 60 years, an extensive effort of the academic research community has been devoted to fill the gap between academic and practical problem solving by considering more and more realistic constraints. In many real-world problems, customers who require service could be divided into different groups according to their nature, category, importance, or priority, etc. Additional constraints are then imposed on each group of customers with different purposes such as delivery order or minimum demand satisfaction level. In this research, we consider three problems which are: 1) Vehicle Routing Problem with Relaxed Priority Rule (VRP-RPR), 2) Clustered Traveling Salesman Problem with Relaxed Priority Rule (CTSP-d), and 3) Soft Cluster Vehicle Routing Problem (SoftCluVRP). These problems share a common feature of providing group-based service to customers and with additional constraints to customize service. For the first problem, we extend and improve a previous model and introduce an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS)-based metaheuristic. We also present a new instance set that simulates different situations in applying the problem with a method to deal with additional constraints imposed. For the second problem, we present new models and an Iterated Local Search (ILS)-based metaheuristic. For the third problem, we introduce different formulations and a ILS-based metaheuristic. Experiments are conducted on each problem and are compared to previous studies to evaluate the performance of the proposed methods. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Problème de routage de véhicules avec des contraintes supplémentaires imposées à différents groupes de clients  |z fre 
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610 0 |a Recherche à voisinage large 
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