stage de recherche M2 : modélisation et résolution du problème de prise de rendez-vous portuaire robuste

Titre : modélisation et résolution du problème de prise de rendez-vous portuaire robuste
Laboratoire : LITIS, équipe RI2C (Université Le Havre Normandie). Thématiques : recherche
opérationnelle, systèmes complexes, logistique, drones, blockchain, graphes temporels
Durée : 4 à 6 mois, idéalement à partir de février 2025. Poursuite en thèse possible à partir de
septembre 2025
Prérequis : étudiant en M2, compétences en C++ et en Recherche opérationnelle (solveurs Cplex /
Gurobi, métaheuristiques)
Contacts : Éric Sanlaville (eric.sanlaville@univ-lehavre.fr), Christophe Duhamel
(christophe.duhamel@univ-lehavre.fr), Sophie Michel (sophie.michel@univ-lehavre.fr)

Description : Les entrées pour camions des terminaux portuaires constituent des points de congestion,
en particulier pour les terminaux de conteneurs. Ceci peut impacter significativement les
performances des chaînes logistiques et l'attractivité des ports. Pour pallier cette situation, les
autorités portuaires ont mis en place des systèmes de prise de rendez-vous pour les transporteurs
(Truck Appointment Systems – TAS [Murty et Liu, 2005]) dans lesquels chaque camion livrant ou
récupérant un conteneur doit réserver un passage (entrée / sortie) sur un créneau horaire dont la
capacité est prédéfinie. Le but est de fluidifier les flux de camions et ainsi maintenir des échanges
efficaces avec l'hinterland. Le problème du TAS est considéré ici du point de vue des transporteurs.
Ainsi, une flotte de camions doit assurer un ensemble de requêtes de transport de conteneurs sur la
journée. Chaque requête consiste en deux opérations successives – le chargement d'un conteneur puis
sa livraison. L’une des deux opérations s’effectue au terminal et toutes deux doivent respecter des
fenêtres de temps spécifiques. L’objectif est de minimiser les coûts opérationnels globaux, intégrant
les coûts de transport, les pénalités contractuelles d'attente excessive et les préférences sur les
créneaux horaires, tout en respectant les contraintes opérationnelles.
Dans le cadre du projet MOSART, nous avons modélisé le problème comme une variante du PDPTW
(Pickup and Delivery Problem with Time Windows [Desaulniers et al., 2002]) et proposé une
formulation en programme linéaire mixte. Nous avons également développé un algorithme génétique
hybride de type BRKGA (Biased Random Key Genetic Algorithm [Resende et Ribeiro, 2010]), dans le
but de fournir des solutions de bonne qualité en temps raisonnable. L’objectif de ce stage de M2 est
d’intégrer des incertitudes sur les données, notamment sur les dates de disponibilité des conteneurs.
Dans le cadre de l’optimisation robuste, on étudiera les différents critères de robustesse puis on
adaptera le modèle ainsi que la métaheuristique afin de rechercher des solutions robustes à ces aléas.
Ces modifications seront ensuite évaluées sur des instances issues du port de Kingston, Jamaïque, pour
étudier l’impact des incertitudes et mesurer le degré de robustesse dans une éventuelle approche
réactive.

Mots-clé : Recherche Opérationnelle, problème de transport, optimisation robuste, programmation
linéaire, algorithme génétique, C++
Références bibliographiques :
• [Desaulniers et al., 2002] Desaulniers, G., Desrosiers, J. et Solomon, M. M. (2002). Pickup and
delivery problem with time windows. Transportation Science, 36(5):543–555.
• [Murty et Liu, 2005] Murty, K. G. et Liu, J. (2005). Truck appointment systems to alleviate
congestion at container terminals. Operations Research, 53(2):230–245.
• [Resende et Ribeiro, 2010] Resende, M. G. C. et Ribeiro, C. C. (2010). A biased random-key
genetic algorithm for combinatorial optimization. Journal of Heuristics, 16(3):243–273.