Un algorithme génétique interactif pour des problèmes de tournées de véhicules

National audienceNous proposons un algorithme génétique interactif pour la résolution de problèmes de tournées de véhicules. Dans le processus d’optimisation, les tâches sont clairement réparties entre l’humain et la machine : le système affiche graphiquement les solutions de la population courante, l’humain les inspecte visuellement et exprime des préférences de type « j’aime » ou « je n’aime pas » en spécifiant les parties qu’il juge intéressantes ou non intéressantes. Avant de générer une nouvelle population, ces annotations humaines sur les phénotypes sont traduites sur les génotypes pour pouvoir être prises en compte par l’algorithme génétique

A New Interactive Evolutionary Algorithm for the Vehicle Routing Problem

International audienceThis paper presents a new interactive evolutionary approach for the vehicle routing problem. After a short review of main interactive optimization systems, we describe an evolutionary algorithm based on a set of human-computer interaction techniques. With a graphical display of the current population of solutions, a human can visually identify interesting route segments and tag them accordingly. Human annotations are taken into consideration in the evolutionary operators during the optimization process. Our interactive optimization approach is under experimental validation and user tests on benchmark problems are carried out to investigate the human-algorithm interaction

Synthèse du problème de routage de véhicules

Le problème de routage de véhicules (Vehicle Routing Problem, VRP dans lasuite de ce document) est un problème d'optimisation combinatoire et de recherche opérationnelle. Il fait partie de la catégorie des problèmes de transport, tout comme le problème du voyageur de commerce (Traveling Salesman Problem, (TSP) et le problème du postier chinois (Chinese Postman Problem, CPP). Dans ces problèmes relevant du domaine de la logistique, un ou plusieurs véhicules doivent couvrir un réseau de transport pour livrer des marchandises à des clients ou couvrir les routes de ce réseau.Le problème de routage de véhicules a été largement étudié durant la deuxièmemoitié du siècle dernier. Rego and Roucairol [1994] considèrent que les années1980s constituent l'apogée de ces études et l'un des plus beaux succès de la recherche opérationnelle. Les principales motivations de l'étude du VRP sont d'une part la difficulté de sa résolution et d'autre part ses nombreuses applications pratiques en logistique. Ce deuxième point concerne les retombées économiques et environnementales liées à la minimisation des coûts des systèmes de transport. En effet, selon Toth and Vigo [2001a], les frais de transport représentent généralement entre 10% et 20% des prix naux des marchandises sur le marché, et les procédures informatisées basées sur des techniques d'optimisation permettent de faire des économies de l'ordre de 5% à 20% sur ces coûts de transport. Nous commencerons tout d'abord par présenter les problèmes de TSP, VRP et CPP en mettant l'accent sur la modélisation mathématique du problème de routage de véhicules ainsi que sur ses variantes principales. Nous présenterons ensuite une synthèse des différentes méthodes de résolution du VRP et de leurs classifications. Nous apporterons une attention particulière aux algorithmes génétiques et à leur application au VRP. Nous nous intéresserons en aux approches interactives dans la résolution du problème de routage de véhicules et aux performances humaines dans ce domaine

1-[(1-Benzyl-1H-1,2,3-triazol-4-yl)methyl]-1H-1,3-benzodiazole

The title molecule, C17H15N5, adopts a Z-shaped conformation, with the benzyl and benzodiazole substituents disposed on opposite sides of the plane of the triazole ring. A three-dimensional network is generated in the crystal by a combination of C—H...N hydrogen bonds and C—H...π(ring) interactions