Inventory Routing Problem under Dynamic, Uncertain and Green Considerations

PhD student: 
Starting date: 
October 2013
Defense date: 
Wednesday 14 June 2017
Host institution: 

La gestion des stocks et la maîtrise de la distribution sont les deux activités importantes dans le management de la chaîne logistique. L’optimisation simultanée de ces deux activités est connue sous l’intitulé du problème de gestion de stock et de tournée de livraison (Inventory Routing Problem, IRP). L’IRP traditionnelle est confronté aux différents problèmes, causé principalement par le manque d'informations complètes et/ou temps réel, tels que les changements de la demande, l’embouteillage soudain causé par un accident, etc. Le partage et la mise à jour d'information logistique peut améliorer l'efficacité d’IRP. De plus, en raison de la spécificité de l'IRP dans la logistique urbaine, il est important de considérer d'autres critères comme les critères sociaux, environnementaux et le niveau de service qui pourraient être en conflictuel.

L’objectif principal de cette thèse est de développer des modèles et des méthodes des IRP avec la prise en compte des incertitudes, du niveau de service et de l’impact environnemental, social en finalement les informations du temps réel (IRP dynamique).

Dans cette thèse, trois modèles mathématiques sont proposés. Le premier modèle multi-objectif est pour identifier un compromis entre le niveau de service, les critères environnementaux et économiques. Pour gérer des paramètres incertains, on applique une approche floue. Dans le deuxième modèle, nous avons étudié l'impact des critères sociaux sur les IRPs en proposant un modèle mathématique bi-objectif. Une approche stochastique basée sur des scénarios est développée pour faire face à l'incertitude dans le modèle. Enfin, le troisième model concerne l'impact de l'utilisation d'informations du temps réel dans les IRP. Il est à noter que, selon la durée de vie du produit tant sur le plan financier que sur le plan écologique, les produits périssables sont considérés dans les trois modèles proposés. Les résultats montrent une gestion dynamique est beaucoup plus efficace que la statique.