🚛 Projet SD-VRP - Optimisation des Livraisons avec Livraisons Fractionnées

Summary Graph

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📌 Description du Projet

Problème : Le SD-VRP (Split Delivery Vehicle Routing Problem) étend le problème classique de tournées de véhicules en permettant à un client d'être servi par plusieurs véhicules.

Objectifs :

• Minimiser le coût total des tournées
• Satisfaire toutes les demandes clients
• Respecter les capacités des véhicules

Applications :

• Livraisons urbaines
• Logistique alimentaire
• Gestion de flottes

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🛠️ Méthodologie

1. Approche Exacte (Solveur PuLP/CBC)

Variables : x[i,j,k] = 1 si le véhicule k voyage de i à j y[i,k] = quantité livrée au client i par le véhicule k

2. Métaheuristique (Algorithme Tabou)

Paramètres :

• Taille liste tabou : 50
• Itérations maximales : 1000

🚀 Utilisation du Projet

1. Installation

git clone https://github.com/ihssane2002/Optimisation-combinatoire.git cd Optimisation-combinatoire

2. Exécution Solveur Exact :

jupyter notebook Code/Solveur/Case0.ipynb

Métaheuristique :

python Code/Metaheuristique/tabu_search.py --instance Case10

📄 Conclusion

Bilan Le solveur excelle sur les petites instances (<70 clients)

L'algorithme tabou fournit des solutions viables pour tous les cas