Thèse soutenue

Méta-heuristiques à base de modèles : applications à l’ordonnancement d’atelier flow-shop hybride monocritère et multicritère

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Auteur / Autrice : Safa Khalouli
Direction : Abdelaziz HamzaouiFatima Ghedjati
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Reims
Jury : Président / Présidente : Jean-Charles Pomerol
Examinateurs / Examinatrices : Herman Akdag, Aziz Moukrim
Rapporteurs / Rapporteuses : Marie-Claude Portmann, Christophe Gonzales

Résumé

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Nous proposons dans cette thèse l’étude de problèmes d’ordonnancement monocritère et multicritère sur un atelier de production flow-shop hybride. Nous nous intéressons à la résolution approchée de problèmes qui différent par leur fonction objectif que l’on cherche à minimiser : la date d’achèvement du travail le plus tardif (makespan), la somme pondérée des pénalités avance/retard et la somme totale des pénalités avance/retard. Notre objectif est d’explorer et de justifier l’utilisation d’algorithmes d’optimisation à base de colonie de fourmis pour la résolution de ces problèmes. Le problème multicritère, que nous abordons, considère le makespan et la somme pondérée des pénalités avance/retard comme critères d’optimisation. Une approche hybride basée sur un algorithme de colonie de fourmis et la logique floue est développée pour résoudre ce problème. Cette approche permet de générer une multitude de solutions et emploie un module d’aide à la décision et d’évaluation pour sélectionner une solution parmi les solutions possibles en utilisant comme operateur d’agrégation une intégrale de Choquet. Des expérimentations ont été effectuées sur des instances issues de la littérature ou générées aléatoirement, pour chacune des méthodes présentées. Les résultats obtenus sont prometteurs et l’intérêt de chaque approche est discuté.