Note ABES Seafaring staff scheduling problem with workload fairness and incompatibility : modeling and resolution Problème de planification du personnel navigant avec équité de charge et incompatibilité : modélisation et résolution Affectation du personnel Problème Linéaire en Nombres Entiers Optimisation Maritime Heuristique Staff scheduling Mixed Integer Linear Problem Optimization Maritime Heuristic Avions -- Équipage Budgets temps Planification Modélisation des données (informatique) Les défis liés à la planification du personnel ont été largement étudiés dans les secteurs du transport, comme les compagnies aériennes, les chemins de fer et les bus urbains, mais leur application dans le transport maritime reste relativement limitée. Ce travail traite d'un problème de planification du personnel navigant, inspiré d'une étude de cas réelle, dans laquelle un armateur exploite plusieurs catégories de navires nécessitant des compétences spécifiques. L'objectif est d'assurer une répartition équitable de la charge de travail, de minimiser l'incompatibilité entre les travailleurs, tout en respectant les exigences telles que la qualification, les jours et les intervalles de repos requis entre les quarts. L'originalité de ce travail réside dans l'intégration de ces objectifs multiples et contraintes dans une formulation de Problème Linéaire en Nombres Entiers (PLNE), accompagnée de résultats expérimentaux qui évaluent les performances du modèle sous différents paramètres. Cette recherche démontre que le problème est NP-difficile, justifiant ainsi l'utilisation de méthodes heuristiques. La méthode heuristique, testée de manière approfondie par rapport à la méthode exacte, s'est révélée efficace pour gérer l’affectation tout en respectant les contraintes définies. Le processus de benchmarking a montré que l'heuristique fournit des solutions proches de l'optimum tout en réduisant considérablement les temps de calcul, offrant ainsi un outil pratique d'aide à la décision pour l’affectation complexe du personnel. Staff scheduling challenges have been extensively studied in transportation sectors like airlines, railways, and urban buses, yet their application in sea transport remains notably underexplored. This work addresses a seafaring staff scheduling problem inspired by a real case study, where a shipowner operates multiple vessel categories requiring specific skills. The objective is to achieve a fair workload distribution, minimize worker incompatibility, and comply with legal requirements such as mandatory rest periods and shift intervals. The novelty of this work lies in the integration of these multiple objectives and constraints into a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, supported by experimental results that assess the model’s performance under varying parameters. This research demonstrates that the problem is NP-hard, justifying the use of heuristic methods. The heuristic approach, rigorously tested against exact methods, is shown to effectively manage scheduling while adhering to the problem's constraints. Benchmarking results reveal that the heuristic yields near-optimal solutions with significantly reduced computation times, offering a practical decision-support tool for complex maritime staff scheduling. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 2776790 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2024/BEN_MOALLEM_Marwa_2024 _ED269.pdf http://www.theses.fr/2024STRAD034/abes https://theses.hal.science/tel-04931106 https://theses.hal.science/tel-04931106 https://theses.hal.science/tel-04931106 Ben Moallem Marwa 1993-10-28 FR 283033266 213106073BH 22124604 4200021 https://theses.fr/2024STRAD034 2024STRAD034 https://doi.org/10.70675/21dde89fz36f6z4a4dzadf4z8733cd90fc47 2024-12-24 Productique et Génie industriel Strasbourg 131056549 Université de Sfax (Tunisie) MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 109165470 Doctorat Docteur es non oui Houssin Rémy MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 190647876 Dhouib Diala MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 144386941 Loukil Taïcir MADS_PRESIDENT_DU_JURY 15268882X Coulibaly Amadou MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 152768092 Ghorbel Ahmed MADS_RAPPORTEUR_1 200507478 Hajej Zied MADS_RAPPORTEUR_2 185870937 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:670 ddc:004 Université de Sfax (Tunisie) Houssin Rémy Dhouib Diala Loukil Taïcir Coulibaly Amadou Ghorbel Ahmed Hajej Zied École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 2776790