Etudiant : SOUFANE IMANE

Filière : MLAIM-Intelligence Multimédia (MLAIM-IM)

Encadrant : Pr. RIFFI JAMAL

Annèe : 2026

Résumé : Ce projet vise à optimiser les tournées des soignants en hospitalisation à domicile, en tenant compte des horaires de visite, des capacités des véhicules et des priorités médicales des patients. Le problème a été modélisé comme un VRPTW multi-objectifs, afin de réduire la distance parcourue, le nombre de véhicules utilisés et les retards médicaux. Cinq méthodes ont été développées et comparées : une approche gloutonne, l’ALNS, le Double DQN, une architecture hybride Double DQN–ALNS–CNP, ainsi qu’un modèle DR-ALNS. L’approche principale utilise le Double DQN pour construire une solution initiale, l’ALNS pour l’améliorer et le protocole CNP pour réaffecter les patients urgents en retard. Les tests réalisés sur l’instance Solomon R101 montrent que l’approche hybride obtient le meilleur coût global, avec une amélioration de 39,1 % par rapport à la solution gloutonne, confirmant que la combinaison de l’apprentissage par renforcement et des métaheuristiques améliore efficacement la planification des soins à domicile.