Bonjour,
Je suis bloqué sur un problème et je n'ai pas vraiment de pistes pertinente .Je travaille dans une compagnie de maintenance d'hélicoptères. Il s'agit donc de l'envoie de pieces de moteurs commandées par les clients. Mais en fait je vais devoir refaire des maths.
Le problème : les commandes isolées coûtent très cher (exemple extrême : envoyer une vis toute seule est une perte de temps et d'argent), et il faut donc inciter le client à grouper le plus possible ses demandes. Il faut donc en premier lieu caractériser la pertinence d'une commande, en essayant d'obtenir une note par exemple. Je pense donc diviser l'ensemble des pièces en trois catégories :
- 1 : pièces comme un moteur, qui peuvent être envoyées seules (ça reste cohérent)
- 2 : pièces moins encombrantes, que l'on envoie soit groupées, soit avec une categorie 1, soit avec un grand nombre de catégorie 3.
- 3 : pièces comme des vis ou des joints, que l'on envoie qu'en grand nombre, que ce soit avec une autre catégorie ou non ( l'envoie d'une vis est à proscrire, de même que l'envoie d'une seule vis avec un moteur).
Ici il faut bien comprendre qu'on recherche la pertinence et non pas le coût d'envoie.
L'envoie d'un seul moteur est certes cher, mais coherent, donc non pénalisé dans mon modèle. En revanche l'envoie d'une vis n'est pas cher, mais débile, et sera donc lourdement pénalisé dans ce modèle. La penalisation n'est pas importante ici, je cherche juste une grandeur scalaire.
Je cherche donc une fonction scalaire à trois paramètres, qui représente au mieux cette situation.
Auriez-vous une piste, une idée ou même directement une fontion qui conviendrait ?
Merci d'avance à ceux qui auront eu le courage de me lire et d'apporter leur aide.
Bonsoir AlexBlain,
Pour essayer de construire une solution, il serait important de quantifier ce qu'on souhaite optimiser.
Il y a plusieurs parametres qui peuvent entrer en considération:
- Poids de la pièce
- Valeur de la pièce
- Nombre de colis
- Frais de port de la pièce
- Minimum du poids ou valeur
De plus en fonction des catégories, prévoir des contraintes que doivent vérifier les parametres.
Après cela, on passe à une méthode d'optimisation.
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