Bonjour à tous,

Vous êtes cordialement invité.e.s à la soutenance de thèse de Warley Almeida Silva, le 17 août 2026, à 9h. La présentation sera offerte en anglais.

Title: Facility Location under Customer Preferences, Cumulative Demand, and Market Competition

Date: Lundi,le 17 août 2026, à 9h.

Salle: 3195 Pavillon André Aisenstadt

Zoom: https://umontreal.zoom.us/j/85239702459?pwd=hUB3l3MorG6cjA1nTpnkJI2IwyFk6J.1

Jury

 Résumé:

 Les problèmes de localisation d'installations (FLPs) déterminent les emplacements optimaux des installations afin de satisfaire la demande des clients. Quelle que soit la mesure de performance optimisée, une estimation correcte de la demande des clients est essentielle pour concevoir des décisions de localisation optimales. Cette thèse étudie trois FLPs dans lesquels les clients sont des agents autonomes et, par conséquent, fréquentent les installations en fonction de leurs préférences individuelles. La prise en compte des préférences des clients rend l'estimation de la demande plus complexe, en particulier lorsque le décideur déploie des installations au fil du temps (ce qui conduit à un problème de planification dynamique) et/ou fait face à une entreprise rivale offrant un produit ou service similaire (ce qui conduit à un problème de planification compétitif). Le premier article traite du problème dynamique de localisation d'installations sous demande client cumulative (DFLP-CCD), dans lequel la demande non satisfaite des clients persiste et s'accumule au cours des périodes. Nous prouvons la NP-difficulté du DFLP-CCD et proposons deux formulations de programmation linéaire en nombres entiers, pour lesquelles des relations de dominance sont établies ; ce problème est résolu au moyen d'un algorithme de type branch-and-Benders fondé sur la formulation la plus forte. Le deuxième article introduit la compétition sur le marché dans le DFLP-CCD via un jeu de Stackelberg, donnant lieu au problème dynamique compétitif de localisation d'installations sous demande client cumulative (CDFLP-CCD). Nous montrons que la variante optimiste du programme mixte en nombres entiers à deux niveaux proposé est Σ₂^p-difficile, et la résoudrons avec un algorithme de branch-and-cut doté de coupes sur la fonction valeur resserrées. Le troisième article revient à un contexte monopériode sous duopole, en revisitant le problème compétitif de localisation d'installations de type Stackelberg (SCFLP). Nous introduisons une représentation duale, inspirée de Benders, du comportement de choix des clients, qui peut être décrite entièrement par un nombre polynomial de contraintes, et concevons un algorithme exact de branch-and-cut générant ces contraintes dynamiquement afin d'améliorer les performances de calcul. Dans l'ensemble, cette thèse approfondit notre compréhension de la structure des problèmes de localisation d'installations sous préférences des clients, demande cumulative et compétition sur le marché, et introduit des résultats théoriques ainsi que des méthodes de résolution qui contribuent à la littérature sur les FLPs.

Mots-clés : Localisation d'installation; Préférences des clients; Planification multipériode; Demande cumulative; Compétition de Stackelberg; Décomposition de Benders; Programmation en nombre entiers; Programmation à deux niveaux.

Abstract:

Facility Location Problems (FLPs) decide for optimal locations to install facilities required to serve customer demand. Regardless of the performance measure being optimized, properly estimating customer demand is paramount to devise optimal location decisions. This thesis studies three FLPs where customers are autonomous agents and, consequently, patronize facilities according to their individual preferences. Accounting for customer preferences makes the estimation of customer demand more complex, particularly when the decision maker deploys facilities over time (leading to a dynamic planning problem) and/or faces a rival firm providing a similar product or service (leading to a competitive planning problem). The first paper addresses the Dynamic Facility Location Problem under Cumulative Customer Demand (DFLP-CCD), in which unmet customer demand persists and accumulates across time periods. We prove the NP-hardness of the DFLP-CCD and propose two mixed-integer programming formulations, for which dominance relationships are proven; this problem is solved through branch-and-Benders based on the stronger formulation. The second paper introduces market competition into the DFLP-CCD through a Stackelberg game, yielding the Competitive Dynamic Facility Location Problem under Cumulative Customer Demand (CDFLP-CCD). We show that the optimistic variant of the proposed bilevel mixed-integer program is Σ₂^p-hard, and solve it with a branch-and-cut algorithm powered by tightened value-function cuts. The third paper returns to a single-period context under a duopoly, revisiting the Stackelberg Competitive Facility Location Problem (SCFLP). We introduce a Benders-inspired dual representation of customer choice behaviour, which can be fully represented by a polynomial number of constraints, and devise an exact branch-and-cut algorithm that generates these constraints on-the-fly to improve computational performance. Overall, this thesis deepens our understanding of the structure of facility location problems under customer preferences, cumulative demand, and market competition, introducing theoretical results and solution methods, thereby contributing to the literature on FLPs.

Keywords: Facility Location; Customer Preferences; Multi-Period Planning; Cumulative Demand; Stackelberg Competition; Benders Decomposition; Integer Programming; Bilevel Programming.