Variantes d'algorithmes génétiques appliquées aux problèmes d'ordonnancement

Variants of genetic algorithms applied to the scheduling problems

• Auteur / Autrice : Saïd Bourazza
• Direction : Adnan Yassine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et mathématiques appliquées
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Le Havre

Mots clés

Mots clés contrôlés

Problème de tournées de véhicules

Théorie des graphes

Heuristique

Temps réel (informatique)

Optimisation combinatoire

Problème du voyageur de commerce

Ordonnancement (gestion)

Mots clés libres

Atterrissage des avions

Job Shop

Ordonnancement des véhicules dans une chaîne de production

Résumé

L'algorithme génétique (AG) est fondé sur les mécanismes de codage, sélection, croisement, mutation et insertion. Chacun présente plusieurs choix ce qui donne un résultat à plusieurs variantes de AG. Nous avons obtenu une meilleure variante d'algorithme génétique pour le "problème du voyageur de commerce" dans laquelle nous avons introduit notre nouvel opérateur de croisement Cedrx qui, jumelé avec l'opérateur edrx, donne de bons résultats. Cette étude nous a permis de créer des variantes efficaces d'algorithme génétique pour les probèmes suivants : le problème d'ordonnancement dans les ateliers de type Job Shop ; le problème des atterrissages d'avions (PAA) ; le problème d'ordonnancement des véhicules sur une chaîne de production sans une usine (POV).

The genetic algorithm (GA) is based on the mechanisms of coding, selection, crossover, mutation and insertion. Each mechanism presents several choices to giving result to several GA's variants. We obtained a better variant of genetic algorithm for resolving "Travelling Saleman Problem". In this GA's variant, we introduced our new crossover operator Cedrx which when coupled with crossover operator edrx gave good results. This led to the creation of effective variants of genetic algorithm for resolving the following problems : Job Shop Scheduling Problem (JSP) ; Aircraft Landing Problem (ALP) ; Scheduling Problem of Vehicles on a production line in a factory (SVP).