Veuillez trouver ci-dessous un sujet de thèse candidat à l’obtention d’un contrat doctoral ministériel pour la rentrée universitaire 2019, à Toulouse.Titre : Coopération de méthodes d’optimisation mathématique et d’intelligence artificielle pour la gestion des services d’assistance en escale dans les aéroports.
Encadrement : Pierre Lopez, directeur de recherche au LAAS-CNRS (équipe ROC -Recherche Opérationnelle, Optimisation Combinatoire, Contraintes- (https://www.laas.fr/public/fr/roc)) et Catherine Mancel, Enseignant-chercheur à l’ENAC -Ecole Nationale de l’Aviation Civile- (équipe Optim (http://www.enac.fr/fr/equipe-optim-optimisation))
Conditions de recrutement : M2 ou équivalent, solide formation en Recherche Opérationnelle et compétences en programmation. Les candidatures sont à envoyer au plus tôt et avant le 03 mai 2019 à:
Joindre CV, lettre de motivation, recommandations et relevés de notes (+ classements) de licence et master.
Sujet :
De nombreux problèmes d’ordonnancement se posent dans la gestion opérationnelle des aéroports. En particulier, le déroulement des escales des avions nécessite d’être organisé et coordonné pour garantir la sécurité et la fluidité du trafic tout en maîtrisant les coûts et les impacts environnementaux. Actuellement, très peu d’outils d’optimisation sont utilisés en pratique par les services d’assistance en escale ; or on considère qu’environ 10 % des retards au décollage sont dus à des retards pris durant l’escale. Les opérations logistiques au sol qui constituent une escale (débarquement/embarquement des passagers, déchargement/chargement des bagages, ménage, catering, fuelling, …) sont liées par des contraintes logiques de séquencement et font intervenir différents types de véhicules ainsi que des personnels de qualifications variées, et l’enchaînement des escales au cours d’une journée est soumis à des contraintes temporelles et spatiales fortes [1].
En replaçant cette problématique de gestion des escales aéroportuaires dans le contexte de l’optimisation discrète, les problèmes à résoudre appartiennent à la fois à la classe des problèmes d’ordonnancement sous contraintes de ressources complexes [2] et à celle des problèmes de tournées de véhicules [3]. Or, si ces problèmes sont fréquemment étudiés séparément dans la littérature, très peu de travaux abordent les deux problèmes de manière combinée. Ces problèmes d’optimisation intégrés posent des défis théoriques et computationnels [4].
L’objectif de cette thèse est de combler l’écart entre les résultats académiques en Optimisation Combinatoire et les besoins du transport aérien, toujours croissants. L’approche consistera à associer au sein de méthodes hybrides plusieurs techniques complémentaires, relevant en particulier de la programmation mathématique et de l’intelligence artificielle.
En replaçant cette problématique de gestion des escales aéroportuaires dans le contexte de l’optimisation discrète, les problèmes à résoudre appartiennent à la fois à la classe des problèmes d’ordonnancement sous contraintes de ressources complexes [2] et à celle des problèmes de tournées de véhicules [3]. Or, si ces problèmes sont fréquemment étudiés séparément dans la littérature, très peu de travaux abordent les deux problèmes de manière combinée. Ces problèmes d’optimisation intégrés posent des défis théoriques et computationnels [4].
L’objectif de cette thèse est de combler l’écart entre les résultats académiques en Optimisation Combinatoire et les besoins du transport aérien, toujours croissants. L’approche consistera à associer au sein de méthodes hybrides plusieurs techniques complémentaires, relevant en particulier de la programmation mathématique et de l’intelligence artificielle.
Références :
[1] El Asri H., Fakhrulddin A., Al-Humairi A., Almhanna N., Aircraft Ground Handling Operations: A Literary Review. Preprints 2018, 2018100074 (doi: 10.20944/preprints201810.0074.v1)
[2] Kuster J., Jannach D., Handling Airport Ground Processes Based on Resource-Constrained Project Scheduling. In: Ali M., Dapoigny R. (eds) Advances in Applied Artificial Intelligence. IEA/AIE 2006. LNCS, Vol. 4031. Springer, 2006
[3] Fink M. , Desaulniers G., Frey M., Kiermaier F., Kolisch R., Soumis F., Column generation for vehicle routing problems with multiple synchronization constraints, European Journal of Operational Research, 272(2):699-711, 2019
[4] Vinot M., Résolution conjointe de problèmes d’ordonnancement et de routage, thèse U. Clermont Auvergne, 2017
[2] Kuster J., Jannach D., Handling Airport Ground Processes Based on Resource-Constrained Project Scheduling. In: Ali M., Dapoigny R. (eds) Advances in Applied Artificial Intelligence. IEA/AIE 2006. LNCS, Vol. 4031. Springer, 2006
[3] Fink M. , Desaulniers G., Frey M., Kiermaier F., Kolisch R., Soumis F., Column generation for vehicle routing problems with multiple synchronization constraints, European Journal of Operational Research, 272(2):699-711, 2019
[4] Vinot M., Résolution conjointe de problèmes d’ordonnancement et de routage, thèse U. Clermont Auvergne, 2017