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Amélioration de la résolution d’un problème de tournées de véhicules hétérogènes multi-attributs par des méthodes de machine learning

By Flavien Lucas, Romain Billot and Marc Sevaux

Abstract

National audienceLe problème de tournées de véhicules est un incontournable de la recherche opérationnelle. Etudié depuis des décennies, il a connu de nombreuses variantes, permettant de traîter des problèmes toujours plus réalistes. Nous détaillerons dans ce papier l’une de ces variantes récentes, les contraintes étudiées puis les étapes de résolution. Enfin notre contribution détaille des apports présents et futures du machine learning dans la résolution du problème, à travers un couplage original Fouille de données / Recherche Opérationnelle

Topics: Tournées de véhicules, flottes hétérogènes, multi-attributs, zones restreintes, machine learning, boost, [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO]
Publisher: HAL CCSD
Year: 2019
OAI identifier: oai:HAL:hal-02084324v1
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