Optimisation combinatoire dans les systèmes de production : hypergraphes et méthodes d'amélioration itératives

Combinatorial optimization in manufacturing systems : hypergraphs and iterative improvement methods

• Auteur / Autrice : Housni Djellab
• Direction : Michel Gourgand
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ordonnancement (gestion)

Optimisation combinatoire

Résumé

Pratiquer une gestion efficace des systèmes de production modernes est une tâche difficile. En effet, de la conception du système à son fonctionnement performant, de nombreux problèmes, difficiles à résoudre, se posent à tous les niveaux. L'objet de cette thèse est la résolution des problèmes combinatoires de nature académique, avec certains aspects pratiques pour leur utilisation dans les ateliers de production : l'agencement des équipements en fonction des flux et l'ordonnancement,. . . Une première partie est consacrée plus particulièrement à l'utilisation des hypergraphes sont la représentation des problèmes liés à la gestion des outils sur une machine à commande numérique (NC-machine) et à l'agencement des machines sur une ou plusieurs lignes. Suite à cette représentation, nous avons proposé une méthode générique pour la représentation des hypergraphes. Une étude détaillée a été faite pour le choix approprié des paramètres de la méthode dont l'adaptation a donné de bons résultats pour la gestion des outils et l'agencement. La deuxième partie consiste à ajouter, pour des travaux existants, des modules permettant d'améliorer la qualité des solutions ou de réduire le temps de calcul. Nous avons proposé pour les méthodes d'amélioration itératives (recuit simulé, recherche tabou,. . . ) des systèmes de voisinage guidés qui tiennent compte des caractéristiques du critère à optimiser dans le cas d'un problème de flow-shop (chaîne de montage), l'adaptation de Pecos-Solver, langage de programmation par contraintes, pour le problème de job-shop (atelier généralisé) et l'utilisation combinée des méthodes d'ordonnancement et de la simulation à événements discrets dans le cas d'un problème de job-shop sans attente (atelier généralisé a flux continu de type traitement de surface HSP).