Optimisation de Tournées - ADEME
Projet de recherche opérationnelle pour réduire les émissions CO₂ des transports de livraison
Mission ADEME
Répondre à un appel à projet pour réduire la consommation énergétique et les émissions de CO₂ liées aux transports de marchandises.
Projet universitaire en collaboration avec l'ADEME (Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Énergie) pour étudier l'optimisation des tournées de livraison, une variante complexe du célèbre problème du Voyageur de Commerce (TSP).
Représentation en Graphe
G = (S, A) où S = ensemble des villes, A = ensemble des routes
Contraintes Complexes
- • Routes impraticables : travaux, restrictions de circulation
- • Dépendances temporelles : collecte obligatoire avant livraison
- • Retour au dépôt : contrainte de circuit fermé
- • Fonction objectif : minimiser le coût total (distance/temps)
Méthode Exacte - PLNE
Programmation Linéaire en Nombres Entiers pour obtenir la solution optimale garantie, mais avec une complexité exponentielle limitant son usage aux petites instances.
Métaheuristiques Avancées
Recuit Simulé
Optimisation inspirée du refroidissement des métaux, permettant d'échapper aux optimums locaux grâce à un processus de refroidissement contrôlé.
Algorithme Génétique
Évolution d'une population de solutions par sélection, mutation et croisement, mimant les processus de sélection naturelle.
Colonie de Fourmis
Optimisation par phéromones virtuelles, où les "fourmis" renforcent les bonnes routes par dépôt de traces attractives.
Environnement de Test
- • Génération de matrices aléatoires (100 villes)
- • Coûts de transport maximum : 200 unités
- • Comparaison systématique des performances
Conclusions Principales
- • Les heuristiques donnent des résultats proches de l'optimum
- • Temps de calcul drastiquement réduit vs méthode exacte
- • Colonie de fourmis particulièrement efficace sur les grandes instances
- • Algorithme génétique excellent pour l'exploration de l'espace des solutions
Extensions Possibles
- • Intégration de contraintes de capacité des véhicules
- • Gestion multi-camions avec optimisation globale
- • Fenêtres de temps pour les livraisons
- • Prise en compte du trafic en temps réel
Algorithmes Additionnels
- • GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search)
- • Recherche Tabou pour éviter les cycles
- • Hybridation des métaheuristiques
Compétences Techniques
- • Modélisation mathématique de problèmes NP-difficiles
- • Implémentation d'algorithmes d'optimisation complexes
- • Analyse comparative de performances algorithmiques
- • Programmation Python scientifique avancée
Impact Environnemental
- • Application concrète à un enjeu environnemental majeur
- • Compréhension des défis logistiques durables
- • Collaboration avec un organisme public (ADEME)