Vendredi 28
Heuristiques et méta-heuristiques
Alexandre Gondran
› 10:30 - 11:00 (30min)
› Bât. C - Sigalas
Optimisation de la conception du stockage de déchets radioactifs HA-MAVL à l'aide de la gestion de flux
Julie Rubaszewski  1, *@  , Alice Yalaoui  2@  , Lionel Amodeo  3@  
1 : Université de Technologie de Troyes  (UTT)  -  Site web
Université de Technologie de Troyes
12 rue Marie Curie 10004 Troyes Cedex -  France
2 : Université de Technologie de Troyes  (UTT)
Université de Technologie de Troyes
3 : Université de Technologie de Troyes  (UTT)
Université de Technologie de Troyes
ICD-LOSI (UMR-STMR CNRS 6279), Université de Technologie de Troyes 12 rue Marie Curie, CS 42060-10004, Troyes Cedex, France -  France
* : Auteur correspondant

Les travaux présentés ici sont effectués dans le cadre d'une collaboration avec l'Agence Nationale pour la gestion des Déchets Radioactifs (ANDRA), pour la conception d'un site de stockage souterrain de déchets radioactifs de haute activité et de moyenne activité à durée de vie longue. Le problème considéré porte sur la conception de réseau aussi appelé flow path design afin de définir et d'orienter les segments du réseau qui constituera le futur centre de stockage. Notre contribution porte sur le développement de modèles de flow path design dans le cas unidirectionnel qui cherche à minimiser les distances parcourues. Pour cela, de nouvelles contraintes sont ajoutées et des méthodes efficaces ont été développées. Une extension au modèle de base permet de prendre en compte une flotte hétérogène, en effet la construction du site et le stockage des déchets radioactifs impliquent des véhicules de types différents. De plus, des segments sont interdits d'accès à certains véhicules car pour des raisons évidentes de sécurité les véhicules de construction ne doivent pas emprunter les mêmes chemins que les véhicules transportant des déchets radioactifs. Enfin, des coûts de construction dépendants du nombre de véhicules empruntant les segments ainsi que le dimensionnement de la flotte viennent encore améliorer le modèle. Différentes méthodes d'optimisation approchées ont été développées, celles-ci sont basées sur les recherches locales, l'algorithme de colonies de fourmis ainsi que l'algorithme des abeilles. Les différentes méthodes sont d'abords testées sur des instances de la littérature avant de les appliquer à des instances générées aléatoirement. De plus, l'application des résultats de la meilleure méthode sur le cas réel est faite grâce à la simulation. Notre contribution s'oriente maintenant vers du multi-objectifs en mettant en balance les distances parcourues et les coûts de construction. 


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