Recherche Avancée

Thèse soutenue

Sur l’ordonnancement d’ateliers job-shop flexibles et flow-shop en industries pharmaceutiques : optimisation par algorithmes génétiques et essaims particulaires

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Hela Boukef
Direction : Pierre Borne, Mohamed Benrejeb
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et informatique industrielle
Date : Soutenance le 03/07/2009
Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, génie informatique et signal (LAGIS) (2004-2014)
Jury : Président / Présidente : Noureddine Ellouze
Examinateurs / Examinatrices : Imed Kacem
Rapporteur / Rapporteuse : Abdellah El Moudni, Noureddine Liouane

Résumé

FR  |  
EN

Pour la résolution de problèmes d’ordonnancement d’ateliers de type flow-shop en industries pharmaceutiques et d’ateliers de type job-shop flexible, deux méthodes d’optimisation ont été développées : une méthode utilisant les algorithmes génétiques dotés d’un nouveau codage proposé et une méthode d’optimisation par essaim particulaire modifiée pour être exploitée dans le cas discret. Les critères retenus dans le cas de lignes de conditionnement considérées sont la minimisation des coûts de production ainsi que des coûts de non utilisation des machines pour les problèmes multi-objectifs relatifs aux industries pharmaceutiques et la minimisation du Makespan pour les problèmes mono-objectif des ateliers job-shop flexibles.Ces méthodes ont été appliquées à divers exemples d’ateliers de complexités distinctes pour illustrer leur mise en œuvre. L’étude comparative des résultats ainsi obtenus a montré que la méthode basée sur l’optimisation par essaim particulaire est plus efficace que celle des algorithmes génétiques, en termes de rapidité de la convergence et de l’approche de la solution optimale