| Titre : | Optimization of fuel distribution network using deep reinforcement learning : case of Naftal |
| Auteurs : | Nazih Khelifa Mahdjoubi, Auteur ; Iskander Zouaghi, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2022 |
| Format : | 1 fichier PDF (16.7 Mo) |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022. Bibliogr. f. 89-91. Appendix. |
| Langues : | Anglais |
| Index. décimale : | PI01422 |
| Tags : | Optimization ; LoT Technologies DRL VRP Petroleum logistics. |
| Résumé : | The goal of this work focuses on the study of real road transportattion problems by proposing models and solutions related to the improvment of performing the gas station distribution network. Inthis study, the focus is on the optimization of demands control and inventory management of station using loT technologies and forecasting tools, and improve the multi-compartment vehicule routing with time windows (MCVRPTW) problem arising in the petroleum products distibution and container tranfer industry, with three different approach using mathematical model, heuristic and deep reinforcement learning approaches. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PI01422 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Management_Industriel | Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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KHELIFA-MAHDJOUBI.Nazih .pdf URL
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