Optimisation pour flotte hétérogène

Vélo-cargos, véhicules électriques légers, camionnettes : l’utilisation de moyens complémentaires est désormais un classique de la logistique. Comment construire des tournées pertinentes avec une flotte de véhicules aux caractéristiques et coûts d’exploitation radicalement différents ?

Notre service d’optimisation de tournées modélise aujourd’hui finement les coûts, en s’appuyant comme d’habitude sur la dernière version de VROOM, le logiciel open-source que nous développons.

Véhicules différents, coût différents (image Freepik).

Flotte hétérogène

Notre optimisation multi-profil gère déjà la variabilité des temps de trajet suivant les types de véhicules, mais ce n’est là qu’un aspect du coût. En réalité chaque véhicule a un coût horaire spécifique et les coûts fixes peuvent également être radicalement différents suivant le type de véhicule, voire même selon le contexte : recours à des véhicules complémentaires en location, sous-traitance, etc.

Notre API prend désormais en compte un coût fixe et un coût horaire défini par véhicule. L’objectif d’optimisation n’est plus le temps de trajet global, mais le coût opérationnel réel associé au plan de tournées. Résultat : en plus de l’affectation et de l’ordonnancement des tâches, nous optimisons le choix des ressources à utiliser en fonction de l’ensemble des coûts.

Autonomie des véhicules

Sur le terrain, l’autonomie des véhicules est déterminante, qu’elle découle de contraintes matérielles comme les batteries des véhicules électriques, ou de choix opérationnels. Il est par exemple souhaitable de pouvoir maîtriser l’effort total à fournir pour la tournée d’un cycliste.

Se contenter de restreindre l’amplitude des horaires de travail est une approche beaucoup trop rigide donnant des solutions largement sous-optimales. C’est pourquoi nous avons introduit, en complément des fenêtres horaires, la possibilité de limiter le temps de trajet total par véhicule. Nos algorithmes évitent donc maintenant les dépassements d’autonomie tout en garantissant un maximum de flexibilité dans le modèle, et donc de meilleures solutions.

Performances

L’implémentation de ces nouvelles fonctionnalités ajoute à la résolution des traitements qui augmentent inévitablement les temps de calculs. Fidèles à notre obsession de la performance, nous avons fait en sorte de minimiser ce surcoût sur le plan algorithmique. Et surtout, nos travaux récents d’accélération de la résolution ont fourni en amont une marge de manœuvre compensant largement le prix à payer pour ces évolutions fonctionnelles importantes.

Contactez-nous si vous souhaitez optimiser votre gestion de flotte !

Auteur/autrice : Julien Coupey

Julien est développeur et responsable de la R&D chez Verso.