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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

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

Flavien Lucas
Romain Billot
Marc Sevaux

Résumé

Le 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.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02084324 , version 1 (29-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02084324 , version 1

Citer

Flavien Lucas, Romain Billot, Marc Sevaux. Amélioration de la résolution d’un problème de tournées de véhicules hétérogènes multi-attributs par des méthodes de machine learning. ROADEF: Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Feb 2019, Le Havre, France. ⟨hal-02084324⟩
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