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Optimisation des tournées de collecte dans réseau local de réemploi de bouteilles en verre consigné

Forum 'Stages' - Sujet créé le 24/11/2022 par ltrilling (86 vues)


Le 24/11/2022 par ltrilling :

Description du sujet :

Autrefois largement rependue en France, la consigne des bouteilles en verre a été abandonnée au moment du boom des emballages en plastique à usage unique. Un emballage consigné est un emballage dont l’utilisateur paie une certaine somme d’argent, en plus du prix du produit, au moment de l’achat de ce dernier. Cet argent est restitué lorsque l’emballage est rendu. Aujourd’hui plusieurs projets régionaux, dont un en Rhône-Alpes notamment, vont dans le sens du courant vers la réduction des déchets et la consommation locale revendiquées par de plus en plus de citoyens écoresponsables. Ces projets cherchent à mettre en place un réseau complet de collecte, lavage, livraison de bouteilles consignées. La mise en place d’un tel réseau de réemploi, à l’échelle régionale, soulève un certain nombre de questions :

  • Au niveau tactique et stratégique, sur configuration du réseau : comment dimensionner et localiser les points de collecte, les points de massification des bouteilles collectées, les centres de lavage pour un maillage optimal ? Comment assurer que le réseau restera optimal si la demande évolue ?
  • Au niveau opérationnel, sur l’organisation des tournées (pickup and delivery) et le conditionnement des lots de bouteilles : à quelle fréquence organiser les tournées compte tenu des contraintes de stockage fortes des points de collecte, quel type de véhicules utiliser, choix du type de conditionnent en boucle fermée ou non, détection et gestion des bouteilles endommagées ou mal lavées.

Ce sujet de recherche fait suite à plusieurs études menées au laboratoire DISP depuis 2019 sur la problématique de l’optimisation d’un réseau logistique de contenants réutilisables. Ces travaux ont notamment abouti à la formalisation d’un modèle mathématiques multi-objectif pour la construction des tournées de collecte grâce à la Programmation Linéaire en Nombre Entiers (PLNE) (Marampoutis et al. 2022)[1]. La méthode de résolution exact par solveur employée montre cependant ses limites avec l’augmentation du nombre de points de collecte. Plusieurs algorithmes d’exploration du voisinage (LNS, ALNS) ont été implémentés pour tenter d’accélérer la résolution, montrant l’intérêt des méthodes approchées. Ces algorithmes d’exploration de voisinage par destruction d’une partie de la solution puis reconstruction comprennent de nombreux paramètres qui ont un impact sur la qualité et la vitesse de résolution.

Le travail de recherche proposé dans le cadre de ce stage de master vise à :

-        Etude et critique de la solution existante (ALNS), en travaillant à l’optimisation de ses paramètres. Des méthodes telles que les algorithmes génétiques pourraient être testées dans cette optique, afin d’aboutir à des paramètres optimisés (taille de la destruction, probabilités de choix de certains opérateurs de destruction/ reconstruction, critère d’acceptation d’un voisin, etc…)

-        Apporter un regard nouveau sur la modélisation du problème (modélisation par des flux, individus, distribuée, etc.) pour intégrer une prise de décision de faire ou faire faire une partie de la collecte par des acteurs externes, d’autant plus pertinente avec l’augmentation du nombre de points de collecte dans le réseau. D’autres extensions pourront être explorées (augmentation de la flotte de véhicule, diversification des types de bouteilles collectées, etc…).

-        Valider le modèle avec des données réelles et/ou de simulation.

Selon le profil et les aspirations de la personne retenue, les contours du sujet pourront être recadrés et l’ensemble des points ci-dessus traités partiellement.

Le travail sera réalisé en collaboration avec l’association Rebooteille, localisée à Lyon, qui travaille sur la mise en place d’une filière complète de consigne de bouteilles en verre sur la région Lyonnaise.

Programme de travail proposé :

1. Étude de l’existant :?

  • Analyse de la littérature scientifique sur les problèmes de tournées de véhicules et sur les méthodes de résolutions employés pour ces problèmes ;
  • Analyse des travaux réalisés au laboratoire DISP sur la collecte de bouteilles en verres.

2. Optimisation des paramètres de l’algorithme ALNS pour accélérer la résolution du modèle original :

  • Proposition d’une approche ;
  • Implémentation ;
  • Evaluation de l’impact de l’optimisation des paramètres, en comparant les résultats. 

3. Proposer une nouvelle modélisation :

  • Modéliser le problème comme un problème de flux / individu / etc. ;
  • Résoudre le problème sur le jeu d’instance initial ;
  • Comparer les résultats obtenus. 

4. Extension du modèle avec la décision de faire ou faire faire? :

  • Formulation d’hypothèses et enrichissement du modèle pour intégrer cette décision ;
  • Récolte des données auprès du partenaire ;
  • Conception d’un plan de test et réalisation des expérimentations ;
  • Analyse des résultats.

4. Rédaction d’un rapport, au format article scientifique, présentant l’ensemble du travail effectué.

 

Profil recherché :
Master 2 en Génie Industriel, Recherche opérationnelle, IA

Compétences souhaitées :
Modélisation mathématique, Evaluation de performance, Recherche opérationnelle, Logistique, Simulation, aisance en programmation

Mots-clés: réseau logistique, collecte d’emballage consignés, tournée de véhicule, logistique inverse

Période de stage : 5 à 6 mois, de Février à Juillet 2023

Candidature: à soumettre avant le 15/12/2022, par mail à lorraine.trilling@insa-lyon.fr, baudouin.dafflon@univ-lyon1.fr , en précisant la référence de l’offre et en joignant un dossier composé d’un CV, du relevé de notes de M1, d’une lettre de recommandation et une lettre de motivation précisant votre positionnement par rapport au sujet.

 

 


[1] Marampoutis I., Vinot M., Trilling L., Multi-objective vehicle routing problem with flexible scheduling for the collection of refillable glass bottles: A case study. EURO journal on decision processes, Springer, vol. 10, 2022, 15p.







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