Algorithmes d'optimisation de remplissage en temps réel

Description : optimiser le taux de remplissage des poids-lourds avec des contraintes “lâches”

Approche : prototypage de la brique de calcul avec plusieurs types d’algorithmes :

  • MVP simple : requêtes SQL dans une base géospatiale (PostGIS)
  • approche par contrainte (PPC) avec le solveur Choco Solver
  • méta-heuristique “Ruin and recreate” : implémentation et paramétrage de la librairie Java JSprit
  • approche naïve : implémentation d’un algorithme Python spécifique

Management d’un stagiaire en recherche (INSA Rennes) et d’un groupe d’étudiants (Centrale Paris).


Technologies mises en oeuvre :

  • jsprit / Java Sprint Boot
  • PostGIS / PgSQL
  • Choco Solver / Java Sprint Boot
  • Python / numpy

jsprit, solveur de problèmes TSP

Ce travail a été valorisé dans le cadre du dispositif CIR (Crédit Impôt Recherche)

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