La gestion d’une plate-forme selon une stratégie de cross dock est un processus logistique efficace et dynamique qui vise à transférer directement les produits d'un fournisseur à un client. Cette thèse aborde les problèmes d'affectation aux portes et de gestion des ressources sous contraintes de fenêtres du temps dans un cross dock spécifique. Les problèmes sont formulés comme des modèles de programmation mathématique mixte (MIP). L’objectif est de minimiser la somme de la distance parcourue dans l’entrepôt et du coût qui contient les coûts liés aux ressources et un coût de pénalité. Une heuristique basée sur les algorithmes génétiques est proposée pour résoudre ce problème. Deux méthodes de réparation des gènes sont décrites pour rendre les solutions irréalisables réalisables. Les résultats montrent que l’algorithme génétique surpasse la résolution du modèle MIP à l’aide du solveur CPLEX en un temps donné, pour des instances de taille moyenne et de grande taille. Afin de décrire le comportement et de recueillir des informations pertinentes sur la gestion en cross docks, nous proposons un modèle basé sur réseau de Pétri. Un modèle par réseau de Pétri est construit et la simulation est réalisée avec le logiciel Tina. Par simulation, avec différents nombres de ressource, nous obtenons des temps pertinents pour améliorer les fenêtres de temps originales, le makespan de chacun des postes de travail, l'intervalle de temps libre dans le cross dock et la quantité de ressources disponible à chaque période de temps, ce qui peut fournir des conseils utiles à la gestion des ressources. A partir des résultats de la simulation, la formulation MIP est améliorée. Non seulement l'affectation aux porte est optimisé, mais également le nombre optimal de ressources à chaque période de temps au niveau de chaque poste de travail est déterminé. Les résultats montrent que le nouveau modèle MIP peut de manière plus pertinente que le précédent contrôler le nombre de ressources dans le cross dock.
Directeur de Thèse : Frédéric, Semet, Professeur, Ecole Centrale de Lille, Lille Co-directeur de Thèse : Benoît Trouillet, Maître de conférences, Ecole Centrale de Lille, Lille Rapporteurs : Nathalie, Bostel-Dejax, Professeur, Université de Nantes, Nantes Rémy, Dupas, Professeur, Université de Bordeaux, Bordeaux Membres : Aziz, MOUKRIM, Professeur, Université de Technologie de Compiègne, Compiègne Thomas, BOURDEAUD’HUY, Maître de conférences, Ecole Centrale de Lille, Lille
Thesis of the team INOCS defended on 18/03/2016
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