Problème de tournées de véhicules électriques avec contraintes de capacité
| dc.contributor.author | CHAOU, Thinhinane | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-06T09:44:46Z | |
| dc.date.available | 2026-01-06T09:44:46Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Dans ce mémoire, un état de l’art du VRP, plus précisément du CE-VRP a été réalisé. En- suite, une présentation des approches de résolution des problèmes NP-Complet, suivie d’une introduction aux réseaux de neurones artificiels. Nous concluons le travail par la proposition d’une approche génétique hybridée d’un processus de RNA pour résoudre le problème du CE- VRP, que nous avons implémenté en langage Python à l’aide de Visual Studio Code. Les résultats obtenus se révèlent satisfaisants dans la mesure où l’approche génétique assure une solution réa- lisable qui s’améliore par le rajout du processus des RNA de type CNN. En perspective, il sera intéressant de voir l’apport d’intégration du processus des RNA dans les différentes phases de l’algorithme génétique. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/29499 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | ummto.faculté des sciences | |
| dc.subject | PVC | |
| dc.subject | CEVRP | |
| dc.subject | Véhicules électriques | |
| dc.subject | Green VRP | |
| dc.title | Problème de tournées de véhicules électriques avec contraintes de capacité | |
| dc.type | Thesis |