Le problème est défini dans le contexte d'un atelier de production dans lequel doivent se déplacer des chariots autoguidés. Les chariots doivent se déplacer sans collisions pour satisfaire des requêtes de transport (collecte et livraison). Notre objectif consiste à développer une méthode hybride de la programmation par contraintes et de la programmation en nombres entiers pour la comparer avec une approche de génération de colonnes développée par une autre équipe de chercheurs. Nous présenterons d'abord les résultats obtenus sur un jeu de données avec un modèle approximé de programmation par contraintes (utilisation des plus courts chemins et non prise en compte des éventuels conflits). Ensuite, nous présenterons les travaux en cours sur le développement d'un modèle hybride qui permet de choisir les routes qui vont minimiser les retards tout en évitant les collisions.

On présente une nouvelle approche pour la gestion d'un centre de production d’un manufacturier d’autocar de luxe, ayant pour objectif la planification collaborative et stable dans environnement dynamique incertain. Cette approche est basée principalement sur la répartition de la capacité du fournisseur en besoins stables et variables. On utilise une procédure à deux étapes pour la planification tactique et opérationnelle. Un modèle mathématique linéaire mixte est développé pour supporter les décisions.

In the Dynamic Demand Joint Replenishment Problem (DJRP), one must determine optimal replenishment periods and quantities for several item types in the presence of common and individual ordering costs, as well as holding costs. This article presents three mathematical formulations for the DJRP. It also provides a unified description of several classical heuristics and a new perturbation heuristic. These heuristics are compared with respect to optimal solutions on a large set of randomly generated instances. It is shown that among classical heuristics, the Fogarty-Barringer method is the best, while the new perturbation heuristics yields further significant improvements when applied to the Fogarty-Barringer solution.