Optimiser la gestion des bagages en cas d'incertitude

Dans les opérations aéroportuaires, c'est super important d'utiliser les travailleurs de manière efficace pour les Tâches de manutention des bagages. Les travailleurs doivent être organisés en équipes avec des compétences différentes, et des tâches comme le chargement et le déchargement des bagages doivent être attribuées à ces équipes. Chaque tâche a une fenêtre de temps, ce qui signifie qu'elle peut seulement commencer et finir à des moments spécifiques. Ne pas respecter ces limites de temps peut entraîner des coûts importants pour l'opérateur aéroportuaire.

Un gros problème dans ce processus, c'est que les temps de trajet entre les tâches peuvent varier de manière imprévisible. Pour y remédier, on regarde des situations où les temps de trajet sont Incertains. Cet article suggère deux manières de modéliser le problème et présente une méthode pour le résoudre en utilisant une technique appelée Branch-Price-Cut-and-Switch. Cette approche permet au modèle de passer d'un type de problème à l'autre selon ce qui fonctionne le mieux.

On identifie aussi des problèmes quand les équipes ne sont pas formées correctement, ce qui peut entraîner des retards dans la réclamation des bagages et les départs de vol. De tels retards peuvent énerver les passagers et créer des pénalités financières pour l'opérateur de manutention des bagages. Dans notre étude, on considère les temps de chargement comme fixes mais on suppose que les temps de trajet sont incertains, ayant des patterns de variabilité connus. On impose aussi une exigence que chaque tâche doit être terminée dans un certain délai avec une probabilité définie pour éviter les pénalités financières.

#Vue d'ensemble du problème

La manutention des bagages consiste à déplacer des bagages et du fret sur et hors des avions. Quand un avion arrive ou est sur le point de partir, des équipes doivent être formées pour gérer les bagages. Ces travailleurs ont des compétences différentes, ce qui signifie que seules certaines personnes peuvent utiliser des équipements spécifiques. Le nombre de travailleurs nécessaires peut varier considérablement selon le type d'avion.

Pour les gros avions, par exemple, au moins deux soutes doivent être gérées, ce qui peut être fait l'une après l'autre ou en même temps. Chaque équipement nécessite des compétences spécifiques. Les travailleurs avec des niveaux de compétences plus élevés peuvent effectuer des tâches qui nécessitent des niveaux de compétence plus bas, ce qui mène à une structure hiérarchique dans la main-d'œuvre.

Des problèmes surviennent souvent lorsque les équipes sont formées incorrectement. Les retards dans la manutention des bagages réduisent significativement la satisfaction des passagers et entraînent des coûts. Dans la vraie vie, les temps de chargement et de trajet sont très variables. On suppose que les temps de chargement sont fixes, tandis que les temps de trajet changent aléatoirement selon des patterns connus.

De plus, pour limiter les coûts potentiels, on exige que chaque tâche soit complétée dans un certain délai avec un haut niveau de certitude.

#Revue de la littérature

Cette étude peut être vue comme une variation des problèmes de planification et de routage des techniciens, qui impliquent généralement l'organisation des travailleurs, l'attribution des tâches et la gestion des itinéraires. On se concentre sur des travaux qui discutent de l'incertitude dans les problèmes de routage et comment ils peuvent être abordés.

Récemment, des chercheurs ont montré un intérêt croissant pour les problèmes de routage de véhicules où les délais sont incertains. Dans de nombreux cas, ces problèmes sont plus faciles à gérer quand on suppose que les temps de trajet sont aléatoires. Souvent, les chercheurs ajoutent des contraintes de chance pour gérer la probabilité de manquer les délais, liant cela à l'achèvement réussi des tâches à temps.

Différents types de fenêtres de temps sont aussi considérés, certaines étant strictes et d'autres plus flexibles. Il a été montré que la stochasticité peut compliquer la planification, donc les chercheurs ont proposé diverses méthodes et algorithmes pour rendre ces problèmes plus faciles à résoudre.

Bien que de nombreuses études se concentrent sur des approches déterministes, peu se sont penchées sur des problèmes comme le nôtre, où l'incertitude joue un rôle significatif dans la planification et l'exécution des tâches.

#Description du problème

On examine un ensemble de tâches qui doivent être complétées dans un délai déterminé. Chaque tâche est associée soit au chargement soit au déchargement des bagages pour un vol. Chaque tâche a une fenêtre de temps, dictant les heures les plus précoces et les plus tardives où elles peuvent commencer et terminer leur travail.

Une équipe de travailleurs, dont les qualifications peuvent être regroupées en différents niveaux, effectuera ces tâches. Chaque travailleur ne peut utiliser que certains équipements selon son niveau de qualification. Cette hiérarchie dans les compétences signifie qu'un travailleur qualifié au niveau 3 peut gérer des tâches adaptées aux niveaux 3, 2 et 1.

Pour donner un exemple, les temps de trajet entre différents points, comme le dépôt et l'avion, sont sujets à des retards aléatoires. Ces retards peuvent survenir pour diverses raisons, comme d'autres avions sur la route. On va représenter ces temps de trajet comme incertains et essayer de modéliser les meilleures stratégies pour accomplir les tâches à temps.

#Approche de solution

On développe une méthode de solution appelée Branch-Price-Cut-and-Switch, qui est conçue pour traiter les complexités de la formation des équipes et de l'attribution des itinéraires tout en considérant l'incertitude des temps de trajet. On va commencer notre approche en établissant un nœud racine avec un ensemble de formations d'équipe possibles pour chaque tâche.

La première étape est de créer des itinéraires initiaux. Ensuite, on va explorer les méthodes de branchement et de coupe pour affiner ces itinéraires jusqu'à trouver la meilleure combinaison de tâches et de travailleurs. Si on trouve une solution entière, on va vérifier la faisabilité. Si ce n'est pas faisable, on va passer à une autre méthode qui prend en détail en compte les niveaux de compétence de chaque travailleur.

Le problème de tarification nous permettra de trouver le moyen le plus efficace d'assigner des travailleurs aux tâches tout en minimisant les coûts. On va aussi introduire des méthodes pour réduire les chemins inutiles ou invalides qui entraînent des coûts élevés ou des délais manqués.

#Étude expérimentale

Pour analyser la performance de notre solution proposée, on va générer des cas de test qui simulent des situations du monde réel. On va varier les paramètres pour créer des instances de tâches avec différentes complexités, ce qui nous permettra d'observer comment la solution tient le coup dans différentes circonstances.

Chaque test évaluera combien de tâches sont terminées à temps, tout en examinant les pénalités encourues en raison de délais manqués. On va aussi regarder l'impact des temps de trajet incertains pour voir comment cela affecte la performance globale par rapport aux scénarios déterministes.

Nos expériences nous permettront de comparer l'efficacité de notre solution par rapport aux méthodes déterministes traditionnelles et de nous aider à comprendre où notre approche excelle ou a besoin d'améliorations.

#Résultats et discussion

D'après nos recherches, on a trouvé que les méthodes qui intègrent l'incertitude dans la formation des équipes et le routage surpassent les modèles déterministes traditionnels. Quand on a testé notre algorithme à travers diverses instances, il a pu produire de meilleurs résultats avec plus de tâches complétées à temps et moins de pénalités.

Un aspect crucial était la capacité d'ajuster de manière dynamique les itinéraires en fonction des temps de trajet prévus, ce qui empêchait les retards de s'accumuler. La flexibilité de l'algorithme signifie qu'il est capable de tenir compte des variations des temps de trajet et peut s'adapter au besoin pour maintenir les niveaux de service.

Les résultats indiquent aussi un besoin d'affiner davantage nos méthodes, particulièrement quand on passe à des instances plus grandes et plus complexes. Comprendre comment le branchement influence la performance globale aide à se concentrer sur les éléments qui pourraient mener à un traitement plus efficace.

De plus, nos conclusions encouragent l'utilisation de modèles stochastiques plutôt que purement déterministes. La stabilité des niveaux de service observée dans les solutions stochastiques souligne comment elles peuvent augmenter la fiabilité des opérations aéroportuaires.

#Conclusion

Pour résumer nos conclusions, on a montré que l'optimisation de la formation des équipes et du routage pour les tâches de manutention des bagages peut être considérablement améliorée par l'inclusion des temps de trajet incertains. Notre méthode Branch-Price-Cut-and-Switch fournit un cadre robuste pour relever ces défis efficacement.

Les applications pratiques de notre travail peuvent mener à des opérations aéroportuaires améliorées, amélioration de la qualité de service tout en minimisant les coûts associés aux retards. Les recherches futures devraient continuer à explorer l'intégration d'incertitudes plus complexes et de méthodes adaptatives pour affiner encore plus les solutions dans ce domaine critique de la science du transport.