Logistics Center Placement Problem

Projet sur le placement de centres logistiques avec deux formulations classiques :

• UFLP (Uncapacitated Facility Location Problem)
• p‑centre

Le dépôt contient des résolutions exactes (via Gurobi) et des heuristiques gloutonnes/iterative, ainsi que des notebooks de comparaison.

Contenu

• src/ : implémentations des modèles et heuristiques
  • UFLP.py : modèle exact UFLP (Gurobi)
  • UFLP_heuristics.py : random, greedy RCL, tabu search
  • p_centre.py : modèle exact p‑centre (Gurobi)
  • p_centre_heuristics.py : random greedy, farthest‑first, density‑based
  • Instance.py, Solution.py, utils.py : structures et utilitaires
• data/ : instances .flp et données CSV
• outputs/ : dessins et sorties générés
• comparison_experiments_*.ipynb : notebooks d’expérimentation
• report.pdf, guidelines.pdf : documents de projet

Pré‑requis

• Python 3.x
• Une licence Gurobi peut être requise.

Installation :

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

Utilisation rapide

Exécuter les scripts depuis la racine du projet.

UFLP (exact)

python src/UFLP.py

UFLP (heuristiques)

python src/UFLP_heuristics.py

p‑centre (exact)

python src/p_centre.py

p‑centre (heuristiques)

python src/p_centre_heuristics.py

Les figures sont enregistrées dans outputs/drawings/.

Données

Les instances .flp sont lues via Instance.from_file(...). Le format attendu est de type :

• première ligne : nombre de villes n
• lignes suivantes : informations par ville (coordonnées et coût d’ouverture)

Notebooks

• comparison_experiments_uflp.ipynb
• comparison_experiments_p_centre.ipynb

Ces notebooks permettent de comparer les heuristiques et les solveurs sur différentes tailles d’instances.

Remarques

• Les modèles exacts utilisent Gurobi et peuvent nécessiter un temps limite (time_limit ou wall_time_limit).
• Les heuristiques sont paramétrables (probabilités, taille du voisinage, etc.).

---

• MAMLOUK Haya
• PINHO FERNANDES Enzo

Note : 16/20