Adaptation d’un nouvel algorithme métaheuristique appelé TLBO pour la résolution du problème de tournées de véhicules

Abstract

L’objectif de ce travail de mémoire de master est de proposer puis implémenter un nouvel algorithme de TLBO (pour l’anglais ‘Teaching-Learning-based optimization algorithm’) pour la résolution du problème de tournées de véhicules avec contraintes de capacité (CVRP pour ‘Capacitated Vehicle Routing Problem’). Comme l’algorithme de TLBO a été proposé originalement pour l’optimisation à variables continues, pour CVRP, qui est un problème combinatoire de permutation, ce nouvel algorithme doit travailler directement dans l’espace de recherche de permutations. Pour ce faire, un opérateur de recombinaison entre permutations est développé pour réaliser la combinaison entre solutions dans l’espace combinatoire de permutations. Une procédure de recherche locale est appliquée au schéma d’optimisation TLBO pour améliorer la performance. Une étude expérimentale et une comparaison avec les résultats de la littérature ont été réalisées.