Optimisation d’une chaîne logistique inverse par les algorithmes génétiques ET (Optimization of reverse supply chain by genetic algorithms)

摘要: Pendant cette dernière décennie, la chaîne logistique inverse a attiré l'attention de plusieurs entreprises. En raison de la volonté de protéger l'environnement de par les autorités, et face à l'épuisement des ressources naturelles, l'application d'un système de gestion des produits retournés devient une activité indispensable dans les systèmes de production moderne. En effet, cela offre plus de gain et de durabilité des entités d'entreprises impliquées en collaboration dans le réseau de récupération. Le but de ce travail est de décrire une conception du premier niveau de la chaîne logistique inverse traitant plusieurs classes de produits distinguées par des quantités incertaines des retours, et dans une approche dynamique. Le problème est formulé en un modèle linéaire en nombres entiers mixtes (MILP). En tenant compte de plusieurs paramètres tels que la taille du réseau, la limitation de la capacité des entités et la variation des données d'entrée, il s' avère que la stratégie de résolution du problème n'est pas souvent flexible quand on a recours à utiliser des solveurs d'optimisation basant sur les méthodes exactes. Pour y remédier et afin que ce modèle soit plus générique, nous développons une métaheuristique à base d'algorithme génétique tout en proposant des heuristiques. Ensuite, pour montrer l'efficacité de cette approche par rapport à une méthode exacte, une phase d'expérimentation sur différentes instances est effectuée tout en respectant les différentes contraintes.