Decision support system for the logistics of short circuits integrating human and environmental aspects

Ce travail, qui s’inscrit dans le cadre du projet européen SMALLDERS, vise à développer des modèles d’aide à la décision pour accompagner les acteurs des SFSC (Short-Food Supply Chain) dans leurs tâches complexes. Il porte sur deux problématiques principales : le problème d’acceptation et de planification des commandes, et le problème de sélection des fournisseurs et d’affectation des ordres.Pour traiter le problème d’acceptation et de planification des commandes, nous proposons une approche de résolution exacte basée sur la méthode ϵ-contrainte, ainsi qu’une méthode approchée basée sur un algorithme génétique hybride. Ces approches cherchent à minimiser la quantité d’eau utilisée et le nombre de main d’oeuvres nécessaires à la culture des produits, tout en maximisant le profit. La première approche de résolution est exacte et fournit des solutions optimales, mais requiert un temps de calcul plus long, tandis que la seconde approche offre des solutions approchées de bonne qualité en un temps de calcul réduit. Ces algorithmes fournissent ainsi à l’agriculteur différentes options de plans de culture, en fonction de ses propres objectifs et capacités.Nous abordons ensuite le problème de sélection des fournisseurs et d’affectation des ordres pour les détaillants des SFSC. Nous proposons un ensemble de modèles mathématiques adaptés aux différents besoins du détaillant. Nous nous concentrons ensuite sur la modélisation de l’incertitude des délais d’approvisionnement et proposons diverses formulations mathématiques pour traiter cette incertitude, en parvenant notamment à réduire le nombre de scénarios pris en compte par le modèle. Enfin, nous proposons un modèle mathématique hybride qui combine un modèle déterministe pour les périodes dont les délais sont connus et un modèle stochastique pour les périodes aux délais incertains. Il a permis une planification à horizon glissant pour les détaillants.