Université de technologie de Troyes

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Soutenance de thèse

Robust Covering Problems: Formulations, Algorithms and an Application

Amadeu ALMEIDA COCO

a effectué ses recherches dans le cadre d'une cotutelle de thèse entre l'UTT et l'Universidade Federal de Minas Gerais (Brésil), sous la responsabilité scientifique conjointe de Andréa Cynthia SANTOS DUHAMEL (UTT) et de Thiago FERREIRA DE NORONHA (UFMG), au sein de l'équipe LOSI de l'ICD,

vendredi 6 octobre 2017 visio-conférence 14h30 (heure France), G210

à 9h30 (heure Brésil), à l'UFMG, Salle 2077 de l'ICEX - Avenida Antonio Carlos 6627 - Belo Horizonte - Minas Gerais - BRESIL

 - Sebastian ALBERTO URRUTIA (Universidade Federal de Minas Gerais - Minas Gerais - BRESIL)

- Celso CRUZ CARNEIRO RIBEIRO (Universidade Federal Fluminense - Niteroj - BRESIL)
- Christophe DUHAMEL (Université Clermont Auvergne - Aubière)
- Thiago FERREIRA DE NORONHA (Universidade Federal de Minas Gerais - Minas Gerais - BRESIL)
- Philippe MICHELON (Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse - Avignon)
- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Andréa Cynthia SANTOS DUHAMEL (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Résumé

Deux problèmes robustes d'optimisation NP-difficiles sont étudiés dans cette thèse: le problème min-max regret de couverture pondérée (min-max regret WSCP) et le problème min-max regret de couverture et localisation maximale (min-max regret MCLP). Les données incertaines dans ces problèmes sont modélisées par des intervalles et seules les valeurs minimales et maximales pour chaque intervalle sont connues. Le min-max regret WSCP a été investigué notamment dans le cadre théorique, alors que le min-max regret MCLP a des applications en logistique des catastrophes étudiées dans cette thèse. Deux autres critères d'optimisation robuste ont été dérivés pour le MCLP: le max-max MCLP et le min-max MCLP. En matière de méthodes, formulations mathématiques, algorithmes exacts et heuristiques ont été développés et appliqués aux deux problèmes. Des expérimentations computationnelles ont montré que les algorithmes exacts ont permis de résoudre efficacement 14 des 75 instances générées par le min-max regret WSCP et toutes les instances réalistes pour le min-max regret MCLP. Pour les cas simulés qui n'ont pas été résolus de manière optimale dans les deux problèmes, les heuristiques développées dans cette thèse ont trouvé des solutions aussi bien ou mieux que le meilleur algorithme exact dans presque tous les cas. En ce qui concerne l'application en logistique des catastrophes, les modèles robustes ont trouvé des solutions similaires pour les scénarios réalistes des tremblements de terre qui a eu lieu à Katmandu au Népal en 2015. Cela indique que nous avons une solution robuste.

Soutenance de Thèse

Optimisation de performances et maîtrise de la fiabilité dans la conception de systèmes de production

Milia HABIB

a effectué ses recherches, d'une cotutelle de thèse entre l'UTT et l'L'Université Libanaise, sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI (UTT) et de Nazir CHEBBO et Iman JARKASS (UL), au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

vendredi 29 septembre 2017, à 14h00, en salle X118

 

- Daoud AIT KADI (Université Laval - Québec - CANADA)
- Nazir CHEBBO (Université Libanaise - Saïda - LIBAN)
- Benoît IUNG (Université de Lorraine - Vandoeuvre)
- Iman JARKASS (Université Libanaise - Saïda - LIBAN)
- Nidhal REZG (Université de Lorraine - Metz)
- Zaki SARI (Université Abou Bekr Belkaid - Tlemcen - ALGERIE)
- Alice YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)
et comme invité :
- Hicham CHEHADE (OPTA-LP - Rosières-près-Troyes)

Résumé

Cette thèse porte sur les problèmes de conception et d’optimisation de la fiabilité des systèmes avec la prise en compte de la dépendance redondante. Nous nous intéressons d’abord à la conception de systèmes réparables dépendants de type parallèle et k sur n : G.  Après avoir rappelé le modèle de la dépendance redondante présenté dans la littérature pour  les systèmes parallèles, nous proposons un modèle plus général pour les systèmes k sur n : G. Ce modèle permet de quantifier la dépendance de défaillance entre les composants redondants du système. Nous évaluons également la disponibilité stationnaire du système avec la prise en compte de la dépendance à l’aide des modèles markoviens. Nous étudions ensuite la conception des systèmes réparables séries k sur n en considérant la notion de dépendance redondante.  Ces problèmes sont traités sous deux approches d’optimisation : mono et multicritère. Dans l’approche monocritère, nous abordons, dans un premier temps, le problème de minimisation des coûts sous contrainte d’une disponibilité exigée. Nous proposons de le résoudre en utilisant le solveur LINGO et en développant des algorithmes génétiques et des algorithmes d'optimisation par colonies de fourmis. Ces algorithmes sont ensuite améliorés par une recherche locale. Dans un deuxième temps, nous étudions le problème dual de maximisation de la disponibilité que nous le résolvons à l’aide des algorithmes génétiques et LINGO. Dans l’approche multicritère, nous considérons simultanément les deux objectifs. Nous proposons des algorithmes multiobjectifs basés sur NSGA2 et SPEA2.

 

Soutenance de thèse

Electric Vehicle Charging Scheduling Optimisation

Nhan Quy NGUYEN

a effectué ses recherches, dans le cadre d'une convention CIFRE avec l'entreprise Park'n Plug, sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI et de Lionel AMODEO, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

jeudi 28 septembre 2017, à 14h00, en salle M205

- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Christian ARTIGUES (Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Toulouse)
- Hicham CHEHADE (OPTA-LP - Rosières-près-Troyes)
- Stéphane DAUZERE-PERES (Ecole des Mines de Saint-Etienne - Gardanne)
- El-Ghazali TALBI (Université Lille 1 - Villeneuve-d'Ascq)
- Thomas USLANDER (Fraunhofer IOSB - Karlsruhe - ALLEMAGNE)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

et comme invité :

- Pascal TOGGENBURGER (Park'n Plug - Rosières-près-Troyes).

Résumé

Notre travail de recherche traite de la problématique de l’ordonnancement de recharge des véhicules électriques (VE). La variation de la puissance totale disponible pour charger des véhicules, les contraintes de comportement des utilisateurs et l'incertitude des demandes énergétiques journalières demandent un ordonnancement efficace et sécurisé. Nous avons défini cinq configurations industrielles : ACPF (1,2) et ACPV (1a, 1b et 2) qui correspondent chacune à un ensemble de contraintes techniques. Les études sur les formulations, dont une conjonctive et une disjonctive, reposent sur l’analyse de la force de leurs relaxation-LP. La forme matricielle de la formule mathématique est composée d’une matrice partitionnée, qui est décomposable par le principe de Dantzig-Wolfe. Cette dernière nous permets de développer un algorithme de type Branch-and-Price pour la résolution exacte du problème. Une heuristique constructive déterministe a ensuite été conçue pour l’allocation de la ressource, qui se trouve très efficace : une résolution rapide (moins d’une seconde) pour un parking d’une trentaine VEs. Finalement, pour implémenter tous les algorithmes dans le microprocesseur, et pour établir un modèle prévisionnel et un ordonnancement en temps réel, nous avons créé un planificateur autonome, qui se base sur le réordonnancement prédictif-réactif. Les recherches effectuées font partie des problèmes de raisonnement énergétique. Elles possèdent donc la capacité de se combiner avec d’autres travaux, notamment le problème de smart grid.

Soutenance de Thèse

Ordonnancement de projet avec contraintes de ressources et aide à la décision multi-objectif

Xixi WANG

a effectué ses recherches sous la responsabilité scientifique conjointe de Farouk YALAOUI et de Frédéric DUGARDIN, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD.

mardi 26 septembre 2017, à 14h00, en amphi A002

devant le jury composé de :
- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Mourad BOUDHAR (Université des Sciences et de la Technologie Houari-Boumédiène - Alger - Algérie)
- Frédéric DUGARDIN (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Amir NAKIB (Université Paris-Est Créteil - Créteil)
- Nathalie SAUER (Université de Lorraine - Metz)
- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Resumé

Cette thèse porte sur la résolution multi-objectif du problème d’ordonnancement de projet avec contraintes de ressources. Après avoir dressé un état de l’art sur le problème, nous le résolvons dans un premier temps avec les approches exactes : la méthode à deux phases et la méthode de partitionnement parallèle. Face à un problème NP-difficile, les méthodes exactes ne permettent de résoudre que des instances de petites tailles. Par conséquent, les méthodes approchées sont mises en œuvre pour traiter les problèmes de plus grandes tailles. Les algorithmes génétiques sont d’abord adoptés pour résoudre notre problème. Au-delà des schémas de base,  nous proposons d’améliorer les solutions par plusieurs hybridations. Une recherche locale avec la méthode de Mapping est appliquée pour une meilleure exploration de l’espace de recherche. Nous considérons ensuite un cas spécial où les décideurs souhaitent réduire le nombre de solutions afin de faciliter leur travail. Nous avons donc réalisé les pré-sélections vis-à-vis d’un ensemble de solutions de grande taille. Pour ce faire, plusieurs alternatives de dominance de Pareto sont intégrées. Ces règles de dominances sont implémentées dans les schémas des algorithmes génétiques classiques et hybridés avec des recherches locales. Les résultats montrent que les hybridations considérées permettent d’améliorer significativement les méthodes de base. Nos recherches dans le futur proche s’appuient sur la résolution des problèmes plus complexes et en relation avec les cas industriels au plus proches de la réalité.

Conférence inaugurale de la Chaire "Connected Innovation"

le lundi 3 juillet 2017 à 18h30 à l'Université de Technologie de Troyes

(grand amphithéâtre M500)

Pierre Koch, Président de l'Université de Technologie de Troyes,

Russell Kelly, Directeur général de Norelem, Sylvain Convers, Président de la Chambre de Commerce et d'Industrie de Troyes et de l'Aube et Thierry Bruneau, Directeur général de Concerto, ont le plaisir de vous inviter à

la conférence inaugurale de la Chaire « Connected Innovation »,
en présence de Philippe Adnot, Sénateur de l'Aube et Philippe Pichery, Président du Conseil départemental de l'Aube.

Programme

18h00 : Accueil

18h30 : Discours d'ouverture par Pierre Koch, Président de l'Université de Technologie de Troyes et Philippe Pichery, Président du Conseil départemental de l'Aube

18h45 : Présentation des enjeux scientifiques de la Chaire par le Professeur Farouk Yalaoui, titulaire de la chaire, responsable du Laboratoire d'Optimisation des Systèmes Industriels (LOSI), chargé de mission "Usine du futur" rattaché à la direction de l'UTT

19h00 : Table-ronde des mécènes « l'innovation connectée, pourquoi ? » avec Russell Kelly, Directeur général de Norelem, Sylvain Convers, Président de la Chambre de Commerce et d'Industrie de Troyes et de l'Aube, Thierry Bruneau, Directeur général de Concerto et le Professeur Farouk Yalaoui

19h45 : Conclusion par Philippe Adnot, Sénateur de l'Aube

20h00 : Cocktail

Contact

yassine.ouazene @ utt.fr

Télécharger le fichier «CP - Inauguration chaire Connected Innovation-1.pdf» (676.2 KB)

IWOLIA - International Workshop on Optimization and Logistics for Industrial Applications

2017

La conférence internationale International Workshop on Optimization for Logistics and Industrial Applications 2017 aurau lieu à l'Université de Technologie de Troyes le 9 et le 10 mai 2017 à Troyes, France.

Les informations et le programme : iwolia2017.sciencesconf.org

Séminaire

La maintenance des centrales nucléaires, modélisation PLNE et métaheuristiques

Nicolas Dupin (DGA)

vendredi 2 décembre  à 14h30 en H014

Soutenance HdR

Problèmes d’optimisation en milieu urbain : méthodes, modèles et défis

Andréa Cynthia Santos Duhamel

le 29 novembre 2016 à 10h30 en salle X118, le jury est composé de :

  • Monsieur Bernard GRABOT, Professeur, Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tarbes (Rapporteur).
  • Monsieur Aziz MOUKRIM, Professeur, Université de Technologie de Compiègne (Rapporteur).
  • Monsieur Marc SEVAUX, Professeur, Université de Bretagne-Sud (Rapporteur).
  • Monsieur Bernard FORTZ, Professeur, Université Libre de Bruxelles.
  • Monsieur Christian PRINS, Professeur, Université de Technologie de Troyes.
  • Monsieur Adam OUOROU, HDR, Orange Labs Research.
Résumé

Le milieu urbain est une pépinière de problèmes d'optimisation et correspond à l'un des grands enjeux sociétaux actuels. De nos jours, 3,4 milliards de personnes occupent seulement 10% de la planète, en rendant ces zones particulièrement difficiles à gérer et à adapter, sensibles lors d'événements catastrophiques et sujettes à de nombreux aléas. Cette forte concentration de population dans les zones urbaines demande un effort d'évolution et de gestion des espaces physiques, des services et des commodités. De plus, le rapport de l'Organisation des Nations Unies (ONU) de 2014 préconise un programme de planification urbaine afin de faire émerger des solutions innovantes dans ce contexte. Mes travaux de recherche rejoignent ces aspirations dans les créneaux suivants: (i) la proposition de modèles et méthodes pour des problèmes d'optimisation suite à des catastrophes majeures, (ii) l'évolution et le réaménagement des réseaux routiers urbains, et (iii) la prise en compte des aléas par le biais de l'optimisation robuste. Les problèmes étudiés dans les trois volets sont des problèmes de conception de réseau et de transport. Des avancés en termes de modèles et de méthodes pour (i), (ii) e (iii) seront présentées, ainsi que les grands défis de problèmes d’optimisation du milieu urbain, en prenant en compte sa nécessaire évolution dans le temps et son adaptation aux besoins.

Mots clés : Recherche opérationnelle, Optimisation combinatoire, Smart cities, Logistique humanitaire, Optimisation robuste. 

Soutenance de Thèse

Organisation de la planification des systèmes industriels en présence de contraintes énergétiques

Oussama MASMOUDI

le vendredi 7 octobre 2016, à 14h00, en salle C105,
devant le jury composé de :

- Hicham CHEHADE (OPTA LS S.A.S. - Rosières-près-Troyes)
- Alexandre DOLGUI (Ecole des Mines de Nantes - Nantes)
- Najib ESSOUNBOULI (Université de Reims Champagne-Ardenne - Troyes)
- Said HANAFI (Université de Lorraine - Famars)
- Yassine OUAZENE (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Nathalie SAUER (Université de Lorraine - Metz)

- Alice YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Résumé

Dans cette thèse, nous abordons le problème de la planification  de la production dans un système de type flow-shop, en tenant compte de l’aspect énergétique.  Le système  de production est composé de différentes machines fiables, séparées par des zones de stockage à capacité infinie. L’horizon de planification est composé de différentes périodes, chacune étant  caractérisée par une durée, un coût d’électricité, une puissance maximale et des  demandes de chaque produit. L’objectif consiste en la minimisation du coût total de production en terme d’électricité, stockage, mise marche (ou changement de série) et puissance demandée par période. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation pour le problème de lot-sizing dans un système de type flow-shop, à capacité finie, dans le cas mono-produit. Étant donné que ce type de problème est NP-difficile, des méthodes approchées ont été développées afin de fournir des solutions de bonne qualité dans un temps réduit (heuristiques dédiées, heuristique de type Fix and Relax, algorithme génétique). Dans un deuxième temps, une généralisation du modèle pour le cas multi-produits a été considérée. De même, des méthodes approchées  ont été proposées pour la résolution de ce type de problème.ns le problème de la planification  de la production dans un système de type flow-shop, en tenant compte de l’aspect énergétique. Le système  de production est composé de différentes machines fiables, séparées par des zones de stockage à capacité infinie. L’horizon de planification est composé de différentes périodes, chacune étant  caractérisée par une durée, un coût d’électricité, une puissance maximale et des  demandes de chaque produit. L’objectif consiste en la minimisation du coût total de production en terme d’électricité, stockage, mise marche (ou changement de série) et puissance demandée par période. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation pour le problème de lot-sizing dans un système de type flow-shop, à capacité finie, dans le cas mono-produit. Étant donné que ce type de problème est NP-difficile, des méthodes approchées ont été développées afin de fournir des solutions de bonne qualité dans un temps réduit (heuristiques dédiées, heuristique de type Fix and Relax, algorithme génétique). Dans un deuxième temps, une généralisation du modèle pour le cas multi-produits a été considérée. De même, des méthodes approchées  ont été proposées pour la résolution de ce type de problème.

Soutanance de Thèse

Modèles et méthodes pour la gestion logistique optimisée dans le domaine des services de la santé

Syrine Roufaida AIT HADDADENE

le vendredi 30 septembre 2016, à 9h30, en salle M207,
devant le jury composé de :
- Thierry GARAIX (Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne - Saint-Etienne)
- Alain GUINET (Institut National des Sciences Appliquées de Lyon - Villeurbanne)
- Nacima LABADIE (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Aziz MOUKRIM (Université de Technologie de Compiègne - Compiègne)
- Caroline PRODHON (Université de technologie de Troyes - Troyes )
- Vincent T'KINDT (Polytech'Tours - Tours)

Résumé

Cette thèse aborde le problème de tournées de véhicules (VRP) intégrant des contraintes temporelles : fenêtres de temps (TW), synchronisation (S) et précédence (P), appliqué au secteur de soins à domicile, donnant le VRPTW-SP. Il s’agit d’établir un plan de visite journalier des soignants, aux domiciles des patients ayant besoin d’un ou plusieurs services. Tout d’abord, nous avons abordé ce problème sous angle mono-objectif. Ensuite, le cas bi-objectif est considéré. Pour la version mono-objectif, un Programme Linéaire à Variables Mixtes Entières (PLME), deux heuristiques constructives, deux procédures de  recherches locales et trois métaheuristiques à base de voisinages sont proposés : une procédure de recherche constructive adaptative randomisée (GRASP), une recherche locale itérée (ILS) et une approche hybride (GRASP × ILS).  Concernant le cas bi-objectif, différentes versions de métaheuristiques évolutionnaires multi-objectifs sont proposées, intégrant différentes recherches locales : l’algorithme génétique avec tri par non-dominance version 2 (NSGAII), une version généralisée de ce dernier avec démarrages multiples (MS-NSGAII) et une recherche locale itérée avec tri par non-dominance (NSILS). Ces algorithmes ont été testés et validés sur des instances adaptées de la littérature. Enfin, nous avons étendu le VRPTW-SP sur un horizon de planification, donnant le VRPTW-SP multi-période. Pour résoudre cette extension, un PLME ainsi qu’une matheuristique sont proposés.

Soutenance de thèse

Optimisation de la logistique inverse et planification du désassemblage

Mustapha Hrouga

Vendredi 24 juin 2016, à 14h30, en salle C002,
devant le jury composé de :
- Lionel AMODEO (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Najib ESSOUNBOULI (Université de Reims Champagne-Ardenne - Troyes)
- Matthieu GODICHAUD (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Olivier GRUNDER (Université de Technologie de Belfort-Montbéliard - Sévenans)
- Zaki SARI (Université Aboubekr Belkaïd - Tlemcen - Algérie)
- Alice YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

Résumé

Dans cette thèse, nous traitons essentiellement des problèmes de lot sizing en désassemblage avec une structure de produits à désassembler à deux niveaux sans composants communs. Nous traitons deux problèmes différents. Dans le premier problème, nous considérons un seul produit et la contribution porte sur le développement de deux modèles de programmation en nombres entiers. Le premier modèle est considéré sans ventes perdues où toutes les demandes doivent être satisfaites, et le deuxième est considéré avec ventes perdues où les demandes peuvent ne pas être satisfaites. Pour la résolution de ce problème, nous développons d’abord une approche analytique permettant de calculer les stocks de surplus (avant la résolution du problème) à la fin de l’horizon de planification. Ensuite, nous adaptons trois heuristiques connues pour leurs performances et largement utilisées dans le problème lot sizing en production « Silver Meal, Part Period Balancing et Least Unit Cost ». Dans le deuxième problème, nous considérons plusieurs produits avec contrainte de capacité et la contribution porte sur l’extension des deux modèles précédents. Le premier est également considéré sans ventes perdues et le deuxième avec ventes perdues. En ce qui concerne la résolution de ce problème et compte tenu de sa complexité, un algorithme génétique est d’abord proposé. Ensuite, afin d’améliorer cet algorithme, nous intégrons une heuristique Fix-and-Optimize dans ce dernier tout en proposant une approche hybride. Finalement, des tests sont effectués sur de nombreuses instances de la littérature afin de montrer l’efficacité et les limites de chaque approche de résolution.

Seminaire

Lundi 18 avril  - 10h-12h - A001

10h-10h30 : Benttaleb Mourad : "Gestion de production avec incertitudes"
10h30-11h : Huang Yipeng : "Modèles et applications pour gérer les infrastructures des réseaux de transport urbain"
11h-11h30 : Milia Habib : "Optimisation de performances et maîtrise de la fiabilité dans la conception de systèmes de production"
11h30-12h : Leila Abbaci

Soutenance de thèse

Optimisation et modélisation de chaines d'approvisionnement en biomasses pour des bioraffineries

Birome Holo BA

le mercredi 20 janvier 2016, à 14h00, en amphithéâtre A001,
devant le jury composé de :
- Jean-Charles BILLAUT (Université François Rabelais - Tours)
- Mustapha NOUR EL FATH (Université Laval - Québec (QUEBEC) - CANADA)
- Olivier PETON (Ecole des Mines de Nantes - Nantes)
- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Caroline PRODHON (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Adnan YASSINE (Université du Havre - Le Havre)

Résumé :

Les travaux de cette thèse concernent la modélisation et l'optimisation de chaînes d’approvisionnement en biomasses pour de futures bio-raffineries. En effet, des chaînes d'approvisionnement efficaces sont essentielles pour fournir aux installations de conversion, de façon régulière, des quantités suffisantes de biomasse de qualité à des prix raisonnables. Le problème est tout d'abord décrit puis modélisé.

Un modèle de réseau et un modèle de données sont ensuite développés pour permettre de décrire la structure de la chaîne d'approvisionnement et ses données, sans affecter le modèle mathématique sous-jacent. Ce dernier (MILP) combine pour la première fois divers aspects, soit originaux, soit gérés séparément dans la littérature. A partir des demandes de la raffinerie, une résolution exacte précise les activités logistiques dans le réseau et les équipements nécessaires, afin de minimiser le coût total composé des coûts de récoltes, de transport et de stockage. Des études de cas sont décrites pour illustrer ce modèle de planification tactique multi-biomasse et multi-période.

Un modèle plus compact est aussi élaboré pour traiter des instances de très grandes tailles. Il est illustré par une étude de cas réelle pour une bio-raffinerie prévue près de Compiègne.

Pour finir, les développements effectués pour la mise en place d’un prototype logiciel d’aide à la décision sont présentés et des recommandations d’un futur logiciel commercial sont proposées.

 

Soutenance de thèse

Etude et résolution de problèmes de planification dans des réseaux logistiques multi-échelons

Sona KANDE

qui a effectué ses recherches, dans le cadre d'une convention CIFRE avec l'entreprise FUTURMASTER, sous la responsabilité scientifique de Christian PRINS, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD, va soutenir sa thèse de doctorat :


le vendredi 12 juin 2015, à 10h00, en salle A002,

devant le jury composé de :
- Lucile BELGACEM (FUTURMASTER - Boulogne-Billancourt)
- Chrsitelle GUERET (Université d'Angers - Angers)
- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Nathalie SAUER (Université de Lorraine - Metz)
- Marc SEVAUX (Université de Bretagne Sud - Lorient)
- Nikolay TCHERNEV (Université d'Auvergne - Aubière)

 en vue de l'obtention du diplôme de Doctorat de l'Université de technologie de Troyes dans la spécialité Optimisation et Sûreté des Systèmes.

Résumé

Les travaux de cette thèse concernent la résolution d'un problème de planification dans un réseau de distribution à deux échelons intégrant la gestion de stocks de produits périssables, le dimensionnement de lots, des alternatives d'approvisionnement. La livraison s'effectue directement entre un fournisseur et son client, sans tournée avec une flotte homogène de véhicules. Nous proposons un programme linéaire mixte, une heuristique constructive (déterministe) et une heuristique réactive randomisée. Pour certaines instances, le solveur de programme linéaire mixte ne fournit pas une bonne solution réalisable dans la limite de temps définie ou prend beaucoup de temps. Les heuristiques proposées sont rapides mais ne donnent pas de bonnes solutions pour certaines instances. Pour améliorer la qualité des solutions des heuristiques, la descente à voisinage variable (VND), la recherche locale itérative (ILS) et la recherche locale itérative à démarrages multiples (MS-ILS) sont développées.

Toutes ces méthodes ont été incluses dans un APS (Advanced Planning System) et sont comparées avec CPLEX sur des instances extraites de bases de données réelles. Un générateur aléatoire d'instances est conçu pour plus de diversité pour les tests. Une relaxation lagrangienne est implémentée pour comparer les solutions des instances, pour lesquelles CPLEX ne fournit pas une bonne solution réalisable dans le temps imparti, avec les autres méthodes. Une heuristique lagrangienne, utilisant la relaxation lagrangienne et une heuristique de réparation, est également développée.

Séminaire

Jeudi 28 mai 2015

Ana Maria Anaya Arenas : "Emergency Logistics: facts, challenges and perspectives"
Puca Huachi Vaz Penna : "A Hybrid Algorithm for a Large Class of Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem"

Journées STP du GDR MACS 05-06 février 2015, Troyes

Infos : http://stpgdrmacs2015.utt.fr

Soutenance Thèse

Vendredi 5 décembre 2014 - 14h00 - salle B101

Julien AUTUORI

 

"Energie, coopération métaheuristiques et logique floue pour l'optimisation difficile"

qui a effectué ses recherches sous la responsabilité scientifique conjointe de Faicel HNAIEN (UTT) et de Abdelaziz HAMZAOUI (URCA), au sein de l'équipe LOSI de l'ICD, va soutenir sa thèse de doctorat devant le jury composé de :

- Abdelaziz HAMZAOUI (Université de Reims Champagne-Ardenne - Troyes)

- Xavier DELORME (Ecole Nationale Supérieure des Mines de St-Etienne - St-Etienne)

- Najib ESSOUNBOULI (Université de Reims Champagne-Ardenne - Troyes)

- Faicel HNAIEN (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Amir NAKIB (Université Paris Est Créteil - Créteil)

- Evren SAHIN (Ecole Centrale Paris - Châtenay-Malabry)

- Farouk YALAOUI (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Sari ZAKI (Université Abou Bekr Belkaïd - Tlemcen - Algérie)

Résumé

Au cours de cette thèse, l'exploration de l'espace de solutions par des métaheuristiques est abordée. Les métaheuristiques sont des méthodes d'optimisation utilisées pour résoudre des problèmes NP-difficile. Elles explorent aléatoirement l'espace de recherche pour trouver les meilleures solutions. Dans un premier temps, l'ensemble des solutions est modélisé par un espace unidimensionnel par une Méthode de Conversion de l'Espace de recherche (MCE). Des métriques sont proposées pour évaluer l'exploration de l'espace de recherche par une métaheuristique en identifiant les zones explorées et inexplorées. Ces métriques sont utilisées pour orienter l'exploration de l'espace de recherche d'une méthode d'optimisation.

La convergence est améliorée en accentuant le recherche dans les zones explorées. Pour sortir des minimums locaux, l'exploration est diversifiée en la dirigeant vers les zones inexplorées. En associant l'exploration du voisinage des solutions et ces métriques cartographiques, il est possible d'améliorer les performances des métaheuristiques. Plusieurs algorithmes mono-objectifs et multiobjectifs sont implémentés en version classique, hybridé par la recherche locale et par la MCE. Le Flexible Job Shop Problem (FJSP) est utilisé comme problème de référence. Les expérimentations avec les algorithmes hybridés montrent une amélioration des performances.

Soutenance Thèse

LUNDI 1er DECEMBRE 2014 - 14h00 en amphi C001

Valeria BORODIN

 

"Optimisation et simulation d'une chaîne logistique : application au secteur de l'agriculture"

qui a effectué ses recherches, dans le cadre d'une convention CIFRE avec l'entreprise SCARA, sous la responsabilité scientifique conjointe de Nacima LABADIE et de Faicel HNAIEN, au sein de l'équipe LOSI de l'ICD,

devant le jury composé de :

- Stéphane DAUZERE-PERES (Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne - Gardanne)

- Yannick FREIN (Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble)

- Bernard GRABOT (Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tarbes - Tarbes)

- Faicel HNAIEN (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Nacima LABADIE (Université de technologie de Troyes - Troyes)

- Olivier NAUD (Institut National de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'Agriculture - Montpellier)

et comme invités :

- Jean BOURTEMBOURG (Société Coopérative Agricole de la Région d'Arcis-sur-Aube - Villette-sur-Aube)

- Jean-Paul NICOLETTI (ARVALIS, institut du Végétal - Boigneville)

Résumé :

Dans le cadre de la thèse portant sur l’optimisation et simulation de la chaîne logistique agricole, c'est l'activité de collecte qui est concernée, la période de moisson étant primordiale en termes de quantité et qualité de production, i.e. des revenus pour les agriculteurs et des richesses pour le territoire. Plus spécifiquement, celle-ci implique les opérations de récolte, transport et stockage des céréales, réalisées par plusieurs exploitations agricoles, dispersées géographiquement.

 En vue d'aborder la complexité et la nature dynamique de la chaîne logistique d’une coopérative agricole française dans son intégralité, nous avons développé un système d'aide à la décision, qui s'inscrit dans la cadre de la recherche opérationnelle (RO) et plus précisément se réfère à l'optimisation linéaire, robuste et stochastique; la simulation de flux à évènements discrets; ainsi qu'à leur couplage. De plus, la synergie créée entre les outils de la RO, le système d’information géographique, la statistique inférentielle et prédictive rend le système d'aide à la décision compétitif et performant, capable de répondre convenablement au besoin de l’industriel.

La soutenance est publique.

Recrutement

Poste d’Enseignant Chercheur Contractuel (ECC) au LOSI à l'UTT
(Tenure CDD 3 ans, renouvelable, début Mai 2015)
« Conception et gestion des systèmes de production et logistiques »

Recrutements

Séminaire

Jeudi 4 Décembre à 14h - salle H014

M. Jordi Pereira : "The limits of the robust (minmax regret) approach to deal with uncertainty. The case of the single machine problem with weighted completion time".

Interval data minmax regret (IDMR) has become a popular technique to tackle uncertainty in combinatorial optimization problems. While the IDMR versions of many classical optimization problems are harder than their deterministc counterparts, a growing body of research has considered the development of efficient methods for these IDMR problems.

Most of these methods make use of special characteristics to provide an efficient technique to evaluate the regret of a solution. In this presentation we study one case (the robust single machine problem with weighted completion time) in which these characteristics do not apply, and an alternative approach is needed. Consequently, three alternative approaches are considered, and their strengths and weaknesses are illustrated.

Mr Jordi Pereira:

Jordi Pereira is a Professor of Statistics and Operations Management at the Universidad Católica del Norte (Chile) since 2014 and was a Professor in Operations Research and Operations Management at the Universitat Politènica de Catalunya until that year. He received his Ph.D. from the later university in 2004. His research interests include combinatorial optimization, optimization under uncertainty, scheduling and assembly line design. Jordi Pereira has important contributions on dedicated methods for Robust Optimization problems.

Séminaire

Jeudi 6 novembre 2014 - C002

M. Yuan Li : Collaborative Planning in Dynamic Production and Distribution Networks
M. Oussama Masmoudi : Planification et gestion des ressources d'un atelier de type flow shop en tenant compte de l'aspect énergétique

Soutenance Thèse

Lundi 27 octobre 2014 à 14h30 - C001

Juan Carlos RIVERA AGUDELO

"Logistic Optimization in Disaster Response Operations" (Optimisation de la logistique dans des opérations en cas de catastrophes)

devant le jury composé de :
- H. Murat AFSAR (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Angel CORBERAN (Universidad de Valencia - Valencia - Espagne)
- Philippe LACOMME (Université de Clermont-Ferrand - Aubière)
- Olivier PETON (Ecole des Mines de Nantes - Nantes)
- Christian PRINS (Université de technologie de Troyes - Troyes)
- Kenneth SORENSEN (Universiteit Antwerpen - Antwerp - Belgique)

Les problèmes de tournées de véhicules cumulatives avec capacité (CCVRP) sont étudiés dans cette thèse, où la minimisation de la somme des temps d'arrivée reflète mieux les objectifs stratégiques de la logistique humanitaire.

Dans le problème de multiples tournées d’un véhicule cumulatif avec capacité (mt-CCSVRP), un seul véhicule est disponible et il peut effectuer plusieurs voyages. Un algorithme du plus court chemin avec contrainte de ressources est proposé pour résoudre ce problème, dans lequel les tournées deviennent des nœuds et les sites sont des ressources. Le réseau est orienté et acyclique en raison des propriétés particulières du mt-CCSVRP.

Le problème de multiples tournées de véhicules cumulatives avec capacité (mt-CCVRP) est introduit, où plusieurs véhicules peuvent effectuer multiples voyages. Quatre programmes linéaires en nombre entiers (PLNE) sont proposés pour résoudre le CCVRP. Un PLNE pour le mt-CCVRP est proposé ainsi que trois métaheuristiques : une recherche locale itéré à démarrages multiples (MS-ILS), un algorithme mémétique avec gestion de la population (MA|PM) et une recherche locale évolutive à démarrages multiples (MS-ELS), qui appellent un algorithme de recherche local à voisinages variables (VND). Une méthode split à deux phases permet MA|PM et MS-ELS d'alterner entre deux espaces de solutions.

Le problème de tournées de véhicules cumulatif avec capacité et des livraisons indirectes (CCVRP-ID) permet aux sites non visités si leurs demandes sont fournies par un véhicule auxiliaire. Un PLNE et un MS-ELS sont développés.

Séminaire

Lundi 19 mai 2014

Professeur Zheng Wang de l'Université de Sud-Est (Chine)

"Gestion de stocks de produits périssables avec incertitude sur le niveau de stock".