Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

L’optimisation durable des tournées de véhicules constitue un enjeu majeur de la logistique moderne, en particulier dans des contextes stochastiques et collaboratifs. Les incertitudes liées à la demande, aux temps de trajet et à la disponibilité des véhicules complexifient la planification des itinéraires et nécessitent le développement de solutions flexibles, robustes et adaptatives.

Cette thèse propose une approche intégrée reposant sur des modèles mathématiques multi-objectifs et des méthodes avancées d’optimisation. Le cadre proposé vise à représenter de manière réaliste les interactions entre les différents acteurs logistiques ainsi que la variabilité des conditions opérationnelles.

Le modèle développé prend en compte simultanément les coûts économiques, les émissions de CO₂ et la mutualisation des ressources entre entreprises. Des algorithmes robustes et des métaheuristiques sont mobilisés afin de gérer les incertitudes et d’adapter les solutions aux variations opérationnelles.

L’approche est validée à travers des scénarios réalistes, garantissant la pertinence, l’efficacité et l’applicabilité des solutions obtenues. Cette thèse vise ainsi à fournir des outils d’aide à la décision pour une planification des tournées de véhicules à la fois durable, collaborative et adaptable, répondant aux exigences des contextes industriels réels.