Th`ese Doctorat en Sciences Ahmed SENOUSSI

147 Pages·2016·1.59 MB·English

Re´publique Alge´rienne De´mocratique et Populaire
Ministe`re de l’Enseignement Supe´rieur et de la Recherche
Scientifique
UNIVERSITE BATNA 2
De´partement de Ge´nie Industriel
Laboratoire d’Automatique et Productique
The`se
Pr´esent´ee en vue d’obtenir le grade de
Doctorat en Sciences
Par
Ahmed SENOUSSI
Th`eme
Optimisation inte´gre´e des fonctions
production, stockage et distribution dans
une chaˆıne logistique
Pr. Leila Hayet Mouss Universit´e Batna 2 (Pr´esidente)
Pr. Bernard Penz Universit´e Grenoble Alpes (Examinateur)
Pr. Ste´phane Dauze`re-Pe´re`s Ecole des Mines de Saint-Etienne (Examinateur)
Pr. Lyes Benyoucef Universit´e d’Aix-Marseille (Examinateur)
Pr. Abdelkamel Tari Universit´e de B´eja¨ıa (Examinateur)
Pr. Nadia Kinza Mouss Universit´e Batna 2 (Directrice de th`ese)
Dr. Nadjib Brahimi Ecole des Mines de Nantes (Invit´e)
2015/2016

D
´edicaces
A la m´emoire de mon cher p`ere, pour les sacrifices qu’il a consenti pour mon instruction
et mon bien ˆetre. J’aurais tant aim´e qu’il soit pr´esent pour partager avec moi cet
´ev´enement... Allah Yarhamou.
A ma tr`es ch`ere m`ere pour sa tendresse, sa patience et sa g´en´erosit´e et qui n’a cess´e de
prier pour moi.
A ma femme qui n’a m´enag´e aucun effort `a mon ´egard et qui a su me remonter le moral
dans les moments les plus difficiles.
A ceux qui ont donn´e le gouˆt `a ma vie, mes trois enfants : Ajoued, Achraf et Atyab.
A mon fr`ere et mes sœurs.
A toute ma famille.
A tout mes amis.
A tous ceux que ma r´eussite leur tient `a cœur.

Remerciements
J
e voudrais remercier tout d’abord le bon Dieu, qui m’a donn´e la patience l’ambition, le d´efi,
la sant´e et le courage pour terminer cette th`ese.
J’exprime mes plus profonds remerciements `a Madame le Professeur Nadia Kinza Mouss
pour m’avoir encadr´e et apport´e son soutien tout au long de cette th`ese, pour ses conseils, pour
le temps qu’elle m’a consacr´e, ainsi pour sa confiance et sa patience. J’appr´ecie ses qualit´es
humaines d’´ecoute et de compr´ehension tout au long de ce travail.
Je tiens `a remercier Madame le Professeur Leila Hayet Mouss la directrice du Laboratoire
d’Automatique et Productique (LAP) pour sa rigueur, son dynamisme et pour l’honneur qu’elle
m’a fait en acceptant d’ˆetre pr´esidente de mon jury de th`ese. Je tiens `a l’assurer de ma profonde
reconnaissance pour l’int´erˆet qu’elle porte `a ce travail.
Je tiens ´egalement `a remercier le Professeur Bernard Penz pour m’avoir accueilli plusieurs
fois au sein du laboratoire G-SCOP de Grenoble, pour ses id´ees qui m’ont beaucoup aid´e pour
me faire avancer dans cette th`ese, et pour avoir particip´e `a mon jury de th`ese.
Je remercie le Professeur St´ephane Dauz`ere-P´er`es pour son accueil chaleureux lors de ma
visite au Centre Micro´electronique de Provence (CMP) de Gardanne. Son contact a ´et´e tr`es
enrichissant tant au niveau humain qu’au niveau scientifique.
Un grand merci au Professeur Lyes Ben Youcef pour son int´erˆet permanent `a mon ´egard,
pour son soutien sur le plan humain et pour l’honneur qu’il m’a fait de si´eger parmi les membres
du jury.
Je souhaiterais exprimer ma gratitude au Professeur Abdelkamel Tari pour l’int´erˆet qu’il a
port´e `a ce travail, d’avoir accept´e de faire partie de mon jury et d’avoir apport´e des remarques
pertinentes.
Ce travail n’aurait pu ˆetre men´e `a bien sans l’aide du Docteur Nadjib Brahimi, auquel
j’adresse un remerciement particulier pour les suggestions et les remarques judicieuses qu’il m’a
indiqu´e, pour une relecture tr`es rigoureuse de ma th`ese et pour l’int´erˆet qu’il a manifest´e en
participant en qualit´e de membre invit´e `a ce jury.
Je conclurais en remerciant de tout cœur mes amis et coll`egues de d´epartement G´enie Indus-
triel pour leur aide, leur soutien et leur gentillesse.
v
Table des matie`res
Table des mati`eres vi
Liste des figures x
Liste des tableaux xi
Introduction g´en´erale 1
1 Positionnement du probl`eme 5
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 Logistique et chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 De´finitions de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Les acteurs de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 Les structures typiques de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6 Les fonctions de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6.1 Approvisionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6.2 Production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.3 Stockage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.4 Distribution et transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.5 Vente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7 Gestion de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.8 Niveaux de de´cision dans la gestion de la chaˆıne logistique . . . . . . 12
1.8.1 Le niveau strat´egique. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.8.2 Le niveau tactique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.8.3 Le niveau op´erationnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.9 La notion d’inte´gration dans la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . 13
1.9.1 Les m´ecanismes de l’int´egration de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . 14
1.9.2 Les dimensions de l’int´egration dans la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . 15
1.10 Planification de la chaˆıne logistique ou Supply Chain Planning SCP . . 16
1.11 Optimisation des fonctions de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . 16
1.11.1 Optimisation s´equentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.11.2 Optimisation int´egr´ee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.12 Les mode`les d’inte´gration des fonctions de la chaˆıne logistique . . . 19
Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
vi
2 Etat de l’art : Planification de la production et distribution 23
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2 Proble`me de dimensionnement de lots ou lot sizing problem LSP . . . . . 25
2.3 Classification des mode`les de lot sizing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4 Proble`me de lot sizing a` un produit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4.1 Probl`eme de lot sizing `a un produit sans capacit´e . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.4.2 Probl`eme de lot sizing `a un produit avec capacit´e . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5 Proble`me de lot sizing a` plusieurs produits . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.1 Les m´ethodes exactes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.2 Les m´ethodes heuristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.3 Les m´eta-heuristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6 Proble`me de lot sizing coordonne´ sans capacite´ (Coordinated uncapaci-
tated Lot-Size Problem CULSP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.7 Proble`me de lot sizing coordonne´ avec capacite´ Coordinated Capacitated
Lot-Size Problem CCLSP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.8 Le proble`me de lot sizing a` plusieurs niveaux ou Multi-Level Lot Sizing
Problem (MLLSP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.9 Le proble`me d’un entrepoˆt et plusieurs de´taillants (One-Warehouse
Multi-Retailer Problem) OWMR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.10 Le proble`me production-routage (Production Routing Problem) PRP . . . 33
2.11 Contribution de la the`se . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3 Approche poly´edrale pour la r´esolution du probl`eme 41
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2 Aperc¸u sur les me´thodes exactes de re´solution . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2.1 La programmation lin´eaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2.2 La programmation lin´eaire en nombres entiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2.3 La relaxation lagrangienne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.4 La g´en´eration de colonnes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.5 La programmation dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3 Formulation du proble`me . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.1 Formulation agr´eg´ee ou Aggregated Formulation AGF . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.2 Formulation `a stock d’´echelon ou Echelon Stock Formulation ESF . . . . . . . . 49
3.3.3 Formulationbas´eesurleprobl`emedelocalisationouFacilityLocationFormulation
FLF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.4 Formulationbas´eesurleprobl`emedupluscourtcheminouShortest Path Formu-
lation (SPF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4 De´veloppement des ine´galite´s valides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.4.1 In´egalit´es d´eterminant le nombre maximum de v´ehicules . . . . . . . . . . . . . 53
3.4.2 In´egalit´es ´eliminant la sym´etrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.3 In´egalit´es de v´ehicule plein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
vii
3.4.4 Extension des in´egalit´es valides (l,S) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.4.5 In´egalit´es valides r´eduisant le nombre de variables . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.5 Re´sultats nume´riques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.5.1 Effet de chaque famille d’in´egalit´es valides sur la formulation AGF . . . . . . . 59
3.5.2 Effet de chaque famille d’in´egalit´es valides sur la formulation ESF . . . . . . . . 59
3.5.3 Comparaison des formulations AGF et ESF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.5.4 Evolution du Gap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4 M´eta-heuristiques `a base d’algorithme g´en´etique 71
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.2 Concepts de base d’un algorithme ge´ne´tique . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.3 Conception des approches a` base d’algorithme ge´ne´tique . . . . . . . . 74
4.3.1 Premi`ere approche (Hybridation AG et une recherche locale) . . . . . . . . . . 75
4.3.2 Deuxi`eme approche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.3.3 Troisi`eme approche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.3.4 Quatri`eme approche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.4 Re´sultats expe´rimentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.4.1 R´esultats exp´erimentaux sur les petites et moyennes instances . . . . . . . . . . 88
4.4.2 R´esultats exp´erimentaux sur les larges instances . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5 M´eta-heuristiques `a base de recherche tabou et de recuit
simul´e 99
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.2 La recherche tabou : Principes de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.2.1 Le voisinage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.2.2 La m´emoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.3 Aspiration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.4 Intensification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.5 Diversification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.6 Algorithme g´en´eral de la recherche tabou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.3 De´veloppement de l’approche a` base de la recherche tabou . . . . . . 103
5.3.1 D´efinition de la solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.3.2 D´efinition du voisinage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.3.3 D´efinition du mouvement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.3.4 G´en´eration de la solution initiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.3.5 D´etermination des autres variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.3.6 Evaluation d’une solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.3.7 Structure de la liste tabou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.3.8 D´etermination du seuil de faisabilit´e de la production . . . . . . . . . . . . . . 105
5.3.9 Algorithme de l’approche `a base de recherche tabou . . . . . . . . . . . . . . . 106
viii
5.4 Le recuit simule´ : Principes de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.4.1 Principe de base du recuit simul´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.4.2 Param`etres du recuit simul´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.4.3 Algorithme g´en´eral de recuit simul´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.4.4 Conception de l’approche `a base de recuit simul´e . . . . . . . . . . . . . . . . 108
5.5 Hybridation de la recherche tabou avec le recuit simule´ . . . . . . . . 109
5.6 Re´sultats de simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
5.6.1 R´esultats obtenus par l’approche `a base de recherche tabou . . . . . . . . . . . 109
5.6.2 R´esultats obtenus par le recuit simul´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.6.3 Comparaison des r´esultats donn´es par la recherche tabou et le recuit simul´e . . . 114
5.6.4 R´esultats fournis par l’approche hybride . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
Conclusion g´en´erale 119
Bibliographie 123
ix
Liste des figures
1 Structure de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1 Types des structures de la chaˆıne logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2 Maison du Supply Chain Management. Source : Stadtler et Kilger [107] . . . . . 13
1.3 Matrice de planification de la chaˆıne logistique (SCP-Matrix). Source : Stadtler et
Kilger [107] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1 Du LSP au PIDP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2 Exemple de classification des mod`eles de lot sizing [116] . . . . . . . . . . . . . . 27
3.1 Evolution du Gap entre 5 et 100 secondes pour l’instance 6×10×3 . . . . . . . 65
4.1 Organigramme de la premi`ere approche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2 Exemple d’un individu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.3 Population. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.4 Op´eration de r´eparation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.5 Croisement vertical . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.6 Croisement horizontal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.7 Comparaison du Gap moyen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.1 Effet de la taille de la liste tabou sur le Gap moyen . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.2 Effet de variation du nombre de p´eriodes T sur le Gap moyen . . . . . . . . . . . 111
5.3 Effet de la variation du nombre de d´etaillants sur le Gap moyen . . . . . . . . . . 112
5.4 Effet de la variation du nombre de v´ehicules sur le Gap moyen . . . . . . . . . . 112
5.5 Comparaison du Gap moyen avec l’hybridation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
x