Étude et résolution de problèmes d’ordonnancement d’opérations d’évacuation
Kaohutar Deghdak (Polytech Tours, LI)
November 18, 2015 | 13h00-14h00 | Salle Von Neuman - Polytech Tours
Les travaux présentés dans cette thèse, qui s’inscrivent dans le cadre du projet franco-allemand DSS_Evac_Logistic, visent à proposer des méthodes permettant de calculer des plans d’évacuation macroscopiques d’une ville lors d’une catastrophe majeure. Deux problèmes d’évacuations sont considérés dans cette thèse : le problème d’évacuation par bus et le problème d’évacuation par bus et voitures.
Le problème d’évacuation par bus a pour objectif de définir un plan d’évacuation afin de mettre à l’abri les évacués. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’étude de trois versions du problème d’évacuation par bus. La première version est monocritère où nous cherchons à minimiser la date de fin d’évacuation. Puis, dans le second problème et afin d’assurer la sécurité des évacués, nous avons considéré une version bicritère qui généralise le cas monocritère, en incluant le risque encouru lors de l’évacuation des personnes. Les deux critères à minimiser sont la date de fin
d’évacuation et le risque. La troisième version est une version robuste bicritère qui permet d’appréhender l’incertitude sur les données. Le but est de minimiser à la fois la date de fin d’évacuation et les modifications apportées sur une solution, de sorte qu’elle soit réalisable pour n’importe quel scénario de données. Pour résoudre ces problèmes d’évacuation par bus, nous avons proposé des méthodes exactes et des méthodes heuristiques.
Le second problème d’évacuation considéré par bus et voitures est multicritère. Il a pour but de définir pour chaque groupe de personnes, sa date de début d’évacuation, le centre de secours de rattachement, et le chemin menant à ce centre de secours. Nous cherchons à déterminer les centres de secours à ouvrir afin de minimiser la date de fin d’évacuation et l’exposition aux risques.
Un modèle mathématique est proposé pour la résolution exacte des instances de petite taille de ce problème. Pour résoudre des instances de grande taille, des méthodes évolutionnaires et des méthodes basées sur le calcul de chemins multiobjectifs sont développées.