Programme > Sessions plénières

Faut-il tenir compte des conditions de circulation quand on optimise des tournées de véhicules en ville ?

Christine Solnon, Institut National des Sciences Appliquées INSA Lyon

christine.solnon@insa-lyon.fr

http://perso.citi.insa-lyon.fr/csolnon

Résumé - Les approches classiques pour l’optimisation de tournées de véhicules supposent que les temps de trajet sont constants quelle que soit l’heure de départ. Cette hypothèse n’est pas réaliste en milieu urbain où les conditions de circulation sont très fluctuantes, et les problèmes de tournées « time-dependent » intègrent cet aspect en considérant des fonctions de temps de trajet qui dépendent de l’heure de départ. Dans cet exposé, nous présenterons des approches récentes pour la résolution de ces problèmes « time-dependent », puis nous étudierons l’intérêt pratique de ces travaux sur des données provenant de la Métropole de Lyon. Nous étudierons notamment l’impact du nombre de capteurs utilisés pour mesurer les conditions de circulation ainsi que de la fréquence de ces mesures sur la qualité des solutions calculées pour différents problèmes de tournées de véhicules.

Notice biographique - Christine Solnon est professeur au département informatique de l’INSA de Lyon, et chercheur dans l’équipe projet INRIA Chroma du CITI. De façon générale, ses recherches portent sur la résolution de problèmes d'optimisation combinatoires, et elle s'intéresse notamment à la programmation par contraintes. Elle travaille avec IBM sur la conception d’algorithmes d’optimisation pour la résolution des nouveaux problèmes d’optimisation qui se posent dans le contexte des villes "intelligentes" et soutenables, que ce soit dans le contexte du Labex Intelligence des Mondes Urbains (IMU) ou dans celui du projet Optimod’Lyon piloté par le Grand Lyon. Elle a reçu en 2013 le prix "IBM Faculty Award".


The Day After Optimal: Operations Research for Modern Logistics

Stefan Nickel, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany

stefan.nickel@kit.edu

http://dol.ior.kit.edu

Abstract - Operations Researchers support decision makers by developing adequate mathematical optimization models and providing suitable solution procedures. In this talk we discuss what “adequate” could mean when decisions have to be made in uncertain environments. Therefore, we may ask several questions concerning “optimality” under causal and temporal uncertainty: What is an optimal solution? When is it optimal? For how long is it optimal? How should the design of a supply chain be changed when conditions and requirements ask for new structures? We discuss new approaches to advanced planning concepts in order to give an optimal transformation from an initial solution over multiple periods to a desired one rather than just specifying an optimal snapshot solution. Time and uncertainty are the factors triggering the whole discussion. Several flaws often found when dealing with these factors result in so-called “time traps”. In the context of operational supply chain planning and control, we look at the impact of recent developments such as the integration of simulation/optimization or the consideration of machine learning, and we show how online optimization can help to cope with these challenges. Moreover, we take a look at how the increased availability of data and forecasts affects models and decisions on a strategic level and find that with new opportunities also new challenges and stumbling blocks occur.

 

 

 

 

 

 

Biographical Sketch - Stefan Nickel is a full professor at the Karlsruhe Institute of Technology - KIT (Germany) and one of the directors of the Institute of Operations Research. He obtained his PhD in mathematics at the Technical University of Kaiserslautern (Germany) in 1995. From 1995 to 2003 he was assistant and associate professor in mathematics at the Technical University of Kaiserslautern. After a full professor position at the Saarland University (Chair of Operations Research and Logistics) from 2003 to 2009, he joined the Karlsruhe Institute of Technology as the Chair in Discrete Optimization and Logistics in April 2009. From 2014-2016 he was the dean of the Department of Economics and Management at the KIT. Stefan Nickel was also member of the scientific advisory board as well as of the management board of the Fraunhofer Institute for Applied Mathematics (ITWM) in Kaiserslautern from 2004-2016. Since 2011 he additionally holds the positions of one of the directors of the Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) and of the Research Center for Computer Science (FZI). From 2006-2015 he was editor-in-chief of Computers & Operations Research. Moreover, he is editor-in-chief of Operations Research for Health Care. He has coordinated the Health Care working group within the German OR society (GOR) and has been the president of GOR from 2013-2014. Since 2019 Stefan Nickel serves as VP IFORS in the EURO executive committee and is member of the AC of IFORS. Stefan Nickel has authored or co-authored 6 books as well as more than 120 scientific articles in his research areas Locational Analysis, Supply Chain Management, Health Care Logistics, and Online Optimization. He has been awarded the EURO prize for the best EJOR review paper (2012) and the Elsevier prize for the EJOR top cited article 2007-2011. In addition, he conducted several industry projects with well-known companies such as BASF, Lufthansa, Miele, or SAP.


Le numérique face au réchauffement climatique : opportunité ou handicap ?

Denis Trystram, Grenoble INP, Université Grenoble Alpes

denis.trystram@univ-grenoble-alpes.fr

http://datamove.imag.fr/denis.trystram

Résumé - Le monde actuel fait face à un extraordinaire défi sans précédent pour limiter le réchauffement climatique. Il est communément établi que les activités humaines sont à l’origine de ce réchauffement. La révolution du numérique a largement participé à l’avènement de ce que l’on appelle l’ère de l’anthropocène. Le secteur du numérique, et en particulier la Recherche Opérationnelle, porte en son sein une tension entre d’une part la capacité à modéliser les systèmes complexes, à les analyser et à proposer des améliorations et d’autre part l’impact direct et indirect de calculs volumineux qui participent aux émissions de gaz à effet de serre. L’objectif principal de cette présentation est d’introduire, données à l’appui, le problème général de la part du secteur du numérique dans les émissions de CO2, source principale du réchauffement. Je discuterai les différentes positions des chercheurs de la communauté face à cette question, en m’appuyant sur plusieurs exemples de pratiques vertueuses ou non. Je conclurai par quelques recommandations plus personnelles.

 

 

Notice biographique - Denis Trystram est professeur en Informatique à Grenoble INP, Université Grenoble Alpes. Il est membre honoraire de l’Institut Universitaire de France et il a occupé plusieurs tâches d’administration de la recherche, en particulier récemment la responsabilité de la mission jeunes chercheurs à Inria, la direction adjointe de laboratoire, la direction du pôle de recherche en Mathématiques et Informatique de l’université Grenoble Alpes. Ses recherches portent sur la conception et l’analyse d’algorithmes pour la gestion efficace des ressources dans les plates-formes distribuées. Il a contribué en particulier à l’optimisation de la consommation énergétique dans les systèmes de calcul à grande échelle et les data centers. Depuis 2019, il est porteur d’une chaire au sein de l’institut grenoblois d’Intelligence Artificielle MIAI (sur le thème du edge computing et de l’apprentissage distribué). Ses recherches visent à limiter l’impact des algorithmes d’apprentissage sur les émissions de gaz à effet de serre. Il participe à plusieurs missions dans ce sens : dans le collectif EcoInfo, l’institut MIAI et le GdR Recherche Opérationnelle.

Personnes connectées : 3 Vie privée
Chargement...