Etudiant : ELBARAGHI IBRAHIM

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. BOUMHIDI JAOUAD

Annèe : 2024

Résumé : Le sujet du stage intétulé « Apprentissage par renforcement profond pour optimiser un problème de routage de véhicules dans un contexte de collaboration » vise à explorer l'application de l'apprentissage par renforcement profond (DRL) au problème collaboratif de tournées de véhicules capacités (CCVRP). L'objectif est de développer un modèle minimisant les coûts de transport et environnementaux tout en garantissant la confidentialité des données des clients. En utilisant un réseau encodeur-décodeur basé sur l'attention et l'approche POMO, le projet cherchera à créer un modèle intégrant la prise de décision décentralisée dans un cadre de planification centralisée. Les résultats attendus incluent des améliorations significatives en termes d'efficacité de routage et d'utilisation des ressources, démontrant le potentiel du DRL pour résoudre des problèmes d'optimisation collaborative complexes.