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Optimization stochastique et robuste pour le problème IRP et ses variantes

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Doctorant : Lefever Wouter

  • Directeur : PENZ Bernard
  • Laboratoire : G-SCOP

Traditionnellement, gestion de stock et des problèmes de tournées de véhicules ont été résolus indépendamment. Récemment, on observe de plus en plus des cas où les deux systèmes sont intégrés. D’un point de vue RO (recherche opérationnelle) le problème qui émerge est l’IRP. L’objective primaire de ce problème est la minimisation des coûts de stockage et de transport en donnant un plan logistique faisable. Dans la littérature on observe une tendance claire vers le développement des heuristiques avancés pour ce problème. Bien que ces heuristiques aient leur avantages en termes de temps de calcul, dans la majorité des cas il ne donne pas d’idée de la structure du problème. C’est la raison pour laquelle il y a encore beaucoup de questions fondamentales ouvertes. Par exemple : Les solutions qu’on obtient, sont-elles robustes quand il y a des données incertaines ? Cette thèse propose de étudier le structure de l’IRP et les propriétés mathématiques de ce structure et de développer des algorithmes efficaces.