PLAN DE COURS
Automne 2025
SYS817 : Systèmes de distribution et de transport intelligents (4 crédits)
Préalables
Aucun préalable requis.
Description du cours
Ce cours vise à familiariser l’étudiante ou l'étudiant avec les différentes méthodes et des outils de modélisation et d’optimisation avancés des systèmes de distribution et de transport dans une chaîne logistique.
Au terme de ce cours, l’étudiante ou l'étudiant sera en mesure d’expliquer et analyser la structure des réseaux de transport et leurs caractéristiques; améliorer et, au besoin, concevoir des réseaux de transport et de distribution; évaluer et analyser des systèmes de transport et de planification des tournées de véhicules; évaluer et analyser des systèmes d’entreposage, de collecte, de gestion des flux/stock et de gestion de l’espace.
Modélisation et optimisation avancées des systèmes de distribution et de transport; modélisation des réseaux; optimisation du service; modèles de planification du transport de longues et courtes distances; logistique urbaine; livraison du dernier kilomètre (last-mile delivery); commerce électronique; manutention, allocation et de cueillettes des produits.
Stratégies pédagogiques
39 heures de cours magistral. De nombreuses études de cas seront présentées en classe pour permettre aux étudiants de bien comprendre les problèmes reliés aux différentes stratégies de transport utilisées dans la chaîne logistique. Des visites en entreprises de transport et des conférences données par des gens de l’industrie vont compléter les connaissances acquises en classe. La lecture des notes de cours est essentielle pour compléter et assimiler la matière de ce cours.
Utilisation d’appareils électroniques
Ne s'applique pas.
Horaire
| Groupe | Jour | Heure | Activité |
| 01 | Lundi | 13:30 - 16:30 | Laboratoire |
| Jeudi | 08:30 - 12:00 | Activité de cours |
Coordonnées du personnel enseignant le cours
| Groupe | Nom | Activité | Courriel | Local | Disponibilité |
| 01 | | Laboratoire | | | |
| 01 | Mustapha Ouhimmou | Activité de cours | Mustapha.Ouhimmou@etsmtl.ca | A-3586 | |
Cours
| COURS |
ACTIVITÉ DES COURS |
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1
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- Introduction et présentation du plan de cours
- Optimisation de tournées de véhicules (1/6)
- problème de transport classique
- problème du plus court chemin
- Introduction à la théorie des graphe
- Problème de voyageur de commerce (formulation exacte)
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2
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Optimisation de tournées de véhicules (2/6)
- Problème de voyageur de commerce (heuristiques)
- Méthodes de construction : Algorithme d'économie de Clarck-Wright, Insertion, etc.
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| 3 |
Optimisation de tournées de véhicules (3/6)
- Méthodes d'amélioration : 2-opt, 3-opt, K-opt
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4
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Optimisation de tournées de véhicules (4/6)
- Modélisation de variantes de problèmes de tournées de véhicules
- Le problème de tournées multi-entrepôts
- Le problème de livraison avec cueillette au retour
- Le problème de tournées avec fenêtres de temps
- Le problème de cueillettes et livraisons
- Le problème de tournées et inventaire
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5
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Optimisation de tournées de véhicules (5/6) - métaheuristiques 1/2
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6
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Optimisation de tournées de véhicules (6/6) - métaheuristiques 2/2
Transport de marchandises en milieu urbain - Premier et dernier km (first and last mile delivery)
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7
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Examen 1 (1 feuille 8*11 recto-verso)
Cours 1 à 6 inclusivement
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| 8 |
Gestion de l’espace de stockage dans un entrepôt
Optimisation du positionnement des produits dans un entrepôt
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9
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Optimisation de la cueillette des produits dans un entrepôt
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10
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Gestion des stocks - article avec demande déterministe constante
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11
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Gestion des stocks - article avec demande déterministe dynamique
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12
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Gestion d’un article avec demande aléatoire stationnaire |
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13
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Examen 2 (1 feuille 8*11 recto-verso)
Cours 8 à 12 inclusivement
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Laboratoires et travaux pratiques
| COURS |
ACTIVITÉ DES COURS |
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1
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Optimisation de tournées de véhicules (1/6) - plus cours chemin
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2
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Optimisation de tournées de véhicules (2/6) - TSP - heuristiques
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| 3 |
Optimisation de tournées de véhicules (3/6) - VRP- heuristiques
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4
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Optimisation de tournées de véhicules (4/6) - TSP/VRP - metaheuristiques |
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5
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Optimisation de tournées de véhicules (5/6) - TSP/VRP - metaheuristiques
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6
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Optimisation de tournées de véhicules (6/6)
Support au devoir et initiation à Python
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7
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Gestion de l’espace de stockage dans un entrepôt
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| 8 |
Gestion de l’espace de stockage dans un entrepôt
Optimisation du positionnement des produits dans un entrepôt
|
|
9
|
Optimisation de la cueillette des produits dans un entrepôt
|
|
10
|
Gestion des stocks - article avec demande déterministe constante
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11
|
Gestion des stocks - article avec demande déterministe dynamique
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12
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Gestion d’un article avec demande aléatoire stationnaire |
Évaluation
Informations additionnelles :
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ACTIVITÉ
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DATE
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%
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Devoir
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2 devoirs (en équipe)
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35
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Intra 1
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Les examens sont d’une durée de trois heures avec documentation (1 feuille 8*11)
L’examen intra 1 couvre la matière des cours 1 à 6 inclusivement
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35
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| Intra 2 |
Les examens sont d’une durée de trois heures avec documentation (1 feuille 8*11)
L’examen intra 2 couvre la matière des cours de 8 à 12 inclusivement
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30
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Dates des examens intra
| Groupe | Date | Heure |
| 1 | 23 octobre 2025 | |
| 1 | 4 décembre 2025 | |
Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.5/ cycles supérieurs, article 6.5.2) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignante ou l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.
Dispositions additionnelles
REMISE DES TRAVAUX. Une pénalité de 10 % par jour sera imposée à tous travaux en retard. Une pondération de 10 % du total des notes des divers travaux sera attribuée à la présentation et à la qualité du français. L’utilisation des outils informatiques pour la rédaction (traitement de textes) ainsi que pour la présentation des données (tabulateurs, graphiques, dessins) est requise.
Absence à une évaluation
Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation,
l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS
pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre
élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un
élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit
soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.
Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant
la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité
prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours
ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.
Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du
RÉPC et 6.5.2 du RÉCS)
entraînera l’attribution de la note zéro (0).
Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).
Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par l’enseignante ou l’enseignant du cours.
Documentation obligatoire
- Les diapositives de cours disponibles sur le site web Moodle du cours.
Ouvrages de références
- Bartholdi, J. III et S. Hackman, Warehouse and Distribution Science, Release 0.95, The Supply Chain and Logistics Institute, Georgia Institute of Technology, 2011.
- Boctor F. F. et Renaud J., The column-circular, subsets-selection problem : Complexity and solutions. Computers and Operations Research, 27, 4, 383-398, 2000.
- Bodin, L., B. Golden, A. Assad et M. Ball, Routing and Scheduling of Vehicles and Crews - The State of the Art, Computers and Operations Research, 10, 1983, 64-211.
- Gendreau Michel, Hertz Alain et Laporte Gilbert, An approximation algorithm for the traveling salesman problem with backhauls. Document de travail CRT-95-01, Centre de Recherche sur les Transports.
- Helsgaum Keld, An effective implementation of the Lin-Kernighan traveling salesman heuristic. European Journal of Operational Research, 126, 2000, 106-130
- Lawler, E., J. Lenstra, A. Rinnooy Kan et D. Shmoys (eds), The Traveling Salesman Problem, Wiley, 1985.
- Laporte, G., The Traveling Salesman Problem: An Overview of Exact and Approximate Algorithms, European Journal of Operational Research, 59, 1992a, 231-247.
- Laporte, G., The Vehicle Routing Problem: An Overview of Exact and Approximate Algorithms, European Journal of Operational Research, 59, 1992b, 345-358.
- Lin Shen, Computer solutions of the traveling salesman problem. The Bell System Technical Journal, 1965, 2245-2269
- Lin S. et Kernighan B. W., An effective heuristic algorithm for the traveling salesman problem. Operations Research, 20, 1973, 498-516
- Nobert, Y., R. Ouellet et R. Parent(2005). Méthodes de planification en transports, Les Presses de l’Université de Montréal, ISBN : 2-7606-1975-3.
- Renaud J. et Boctor F. F., A sweep based algorithm for the fleet size and mix vehicle routing problem. À paraître dans European Journal of Operational Research.
- Renaud J., Boctor F. F. et Laporte G., Perturbation heuristics for the pickup and delivery traveling salesman problem. À paraître dans Computers and Operations Research.
- Renaud J., Boctor F. F. et Ouenniche J., A routing heuristic for the pickup and delivery traveling salesman problem. Computers and Operations Research, 27, 9, 905-916, 2000.
- Renaud J., et Boctor F. F., An efficient composite heuristic for the symmetric generalized traveling salesman problem. European Journal of Operational Research, 108, 3, 571-584, 1998.
- Renaud J., Boctor F. F. et Laporte G., An improved petal heuristic for the vehicle routeing problem. Journal of the Operational Research Society, 47, 329-336, 1996.
- Renaud J., Laporte G. et Boctor F. F., A tabu search heuristic for the multi-depot vehicle routing problem. Computers and Operations Research, 23, 3, 229-235, 1996.
- Renaud J., Boctor F. F. et Laporte G., A fast composite heuristic for the symmetric traveling salesman problem. INFORMS Journal on Computing, 8, 2, 134-143, 1996.
- Rosenkrantz Daniel J., Stearns Richard E. et Lewis II Philip M., An analysis of several heuristics for the traveling salesman problem. SIAM Journal on Computing, 6, 3, 1977, 563-581
- Silver. E. et R. Peterson, Decision Systems for Inventory Management and Production Planning, 2nd ed., Wiley, 1987.
- Silver E., Pyke D. et Peterson R., Inventory management and production planning and scheduling. Wiley, 1998.
- Solomon M. M., Algorithms for the vehicle routing and scheduling problems with time windows constraints. Operations Research, 35, 2, 1987, 254-265.
- Syslo, M. M., Deo N. et Kowalik J. S., Discrete optimization algorithms with pascal programs. PrenticeHall, 1983.
- Toth Paolo et Vigo Danielle, An exact algorithm for the vehicle routing problem with backhaul, Transportation Science, vol 31, no 4, 1997, 372-385
- Taqa Allah D., Renaud J. et Boctor F. F., Le problème d’approvisionnement des stations d’essence - The gas stations supply problem. Journal Européen des Systèmes Automatisés, 34, 1, 11-33, 2000.
- Toth Paolo et Vigo Danielle, A heuristic algorithm for the symmetric and asymetric vehicle routing problems with backhaul, European Journal of Operational Research, 113, 1999, 528-543
- Tompkins, J.A., J.A. White, Y.A. Bozer et J.M.A. Tanchoco, Facilities Planning, 3e éd., 2003, 760 p., ISBN: 978-0-471-41389-9.
- Wood, D.F. et J.C. Johnson (1996). Contemporary Transportation, 5e éd., Prentice Hall.
Adresse internet du site de cours et autres liens utiles
SIte web Moodle
Autres informations
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