Operations research methods for solving integrated production and distribution scheduling problems
Méthodes de recherche opérationnelle pour la résolution de problèmes intégrés d'ordonnancement de la production et de distribution
Résumé
Production and delivery are two essential elements in supply chain management. Indeed, in many production systems, finished products are delivered from the factory to different customers, warehouses or distribution centers. In order to ensure a global optimization of performances, we address in this thesis the integrated problem of scheduling and delivery. In the literature, a large number of papers deal with integrated approaches at a strategic level. More and more papers deal with these problems at an operational level. New problems in this category are addressed in this thesis. In a first part, the deterministic problem is studied and several cases are treated. For each of them, a study of complexity is proposed and exact (dynamic programming, mathematical programming, column generation) as well as approximated methods are proposed. Data uncertainty is introduced in the second part of the thesis and exact and heuristic methods are proposed to solve integrated problems of scheduling and delivery. In particular, integer linear programming approaches and tabu search heuristic are proposed to solve the standard robust approach and the "recoverable robustness" approach. These methods are evaluated and the results show the efficiency of the methods that we propose.
La production et la distribution sont deux éléments essentiels dans une chaîne de production. En effet, dans de nombreux systèmes de production, les produits finis sont livrés de l'usine vers différents clients, entrepôts ou centres de distribution. Afin d'assurer une optimisation globale des performances, nous abordons dans cette thèse le problème intégré d'ordonnancement et de distribution. Dans la littérature, de nombreux articles traitent des approches intégrées, impliquant des décisions de production et de distribution à un niveau stratégique. De plus en plus d'articles abordent ces problèmes au niveau opérationnel. De nouveaux problèmes de cette catégorie sont abordés dans cette thèse. Dans un premier temps le problème déterministe est étudié, et plusieurs cas sont abordés.
Pour chacun d'eux, une étude de complexité est proposée et des algorithmes de résolution exacte (programmation dynamique, programmation mathématique, génération de colonnes) sont proposés, ainsi que des méthodes approchées.
L'incertitude sur les données est introduite dans la deuxième partie de la thèse et des méthodes exactes et heuristiques sont proposées pour résoudre des problèmes intégrés robustes d'ordonnancement et de distribution. En particulier, des approches de programmation linéaire en nombres entiers et des métaheuristiques de type tabou sont proposées pour résoudre les problèmes d'optimisation robuste standard et d'optimisation "robuste récupérable". Ces méthodes sont évaluées et les résultats montrent l'efficacité des méthodes que nous proposons.
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