Note publique d'information : Dans cette thèse, nous développons des approches pour résoudre des problèmes de regroupement
des besoins (ou de constitution de lots) en mono-produit et à capacité limitée rencontrés
en particulier dans les industries pétrochimiques. Nous définissons et généralisons
d’abord des modèles de regroupement de besoins aux cas les plus généraux avec des
fonctions coût les plus générales. Nous avons démontré une condition nécessaire et
suffisante pour que le problème admette une solution réalisable. Lorsqu’une solution
réalisable existe, nous proposons des méthodes de programmation dynamique pseudo-polynomiales
pour le résoudre. La complexité temporelle et la complexité spatiale ont été analysées.
Puis, un modèle avec capacité de stockage et ventes perdues et avec coûts linéaires
est considéré. Nous avons proposé des méthodes polynomiales pour le cas « stockout
» et le cas conservation. Ces résultats sont ensuite généralisés aux fonctions coût
concaves. Un algorithme polynomial basé sur des nouvelles propriétés est développé
pour le modèle de stockout. Enfin, en analysant la planification d’approvisionnement
en pétrole brut pour la chaîne logistique distribuée avec fournisseurs multiples et
raffineries (clients) multiples, nous avons établi un modèle multi-objectif de planification.
Les résultats numériques montrent que l’approche proposée est efficace, qui peut non
seulement planifier l’approvisionnement de manière efficace, minimiser le temps de
cycle de la chaîne logistique mais aussi choisir les fournisseurs et optimiser la
configuration des ressources
Note publique d'information : This thesis develops and investigates approaches to solve classical and practical
single item capacitated lot sizing problems in petrochemical industries. We first
define and extend single item capacitated lot sizing models to the most general cases,
where both backlogging and lost sales are permitted. The model with the most general
cost functions is formulated. We prove a necessary and sufficient condition for there
to be a feasible solution and how that this condition can be checked in polynomial
time to compute actual bounds on inventory and backlogging levels. If feasible solutions
exist, we develop pseudo-polynomial dynamic programming methods. Theoretical analyses
in computational complexity and memory complexity are given. Then, a single item dynamic
lot sizing model with bounded inventory and lost sales is examined. Polynomial time
approaches are proposed both for stockout model and conservation model with computational
results. Subsequently, we extend a concave cost single item economic lot sizing model
with bounded inventory and lot sales. A strongly polynomial algorithm is developed
based on new properties for the stockout model. Finally, by analysing the crude oil
procurement planning for distributed supply chain with multi-suppliers and multi-refineries,
a multi-objective procurement planning model is established. Numerical experiments
demonstrate that the approach proposed is efficient and applicable, which can not
only make effective procurement planning, minimize the cycle time of the supply chain,
but also choose the suppliers and optimize the configuration of resources
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