Ordonnancement par méthodes de décomposition d'ateliers flexibles avec gestion discrète des temps de traitements

Decomposition-based job-shop scheduling with discretely controllable processing times

• Auteur / Autrice : Ganggang Niu
• Direction : Pascal Lafon, Shudong Sun
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et sûreté des systèmes
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Décision multicritère

Programmation heuristique

Systèmes échantillonnés

Ordonnancement (gestion)

Résumé

L’ordonnancement d’ateliers nécessite de choisir et d’affecter, dans une fenêtre de temps donnée, des ressources de production parmi l’ensemble des ressources disponibles dans l’atelier. La planification efficace d’un ensemble de tâches et d’un mode opératoire est un facteur clé d’augmentation de productivité et de réduction des coûts. Ces travaux concernent les problèmes d’ordonnancement d’ateliers de production flexibles avec gestion discrète des temps de traitements (JSP-DCPT). Ce type d’ateliers est fréquent dans l’industrie aéronautique et spatiale. Ces travaux apportent une contribution significative dans le traitement de ces problèmes (JSP-DCPT) en proposant des métaheuristiques hybrides et des méthodes de décomposition du problème. Les problèmes JSP-DCPT sont d’abord modélisés à l’aide de graphes disjonctifs puis représentés sous la forme d’un problème d’optimisation bi-objectif. Deux modes de décompositions du problème, basées sur des séquences différentes de résolution de sous problèmes sont proposées. La supériorité de la décomposition pour laquelle l’optimisation des séquences des opérations (SFD) est réalisée en premier est vérifiée analytiquement et numériquement. Ensuite, à partir d’une partition de l’espace des meilleurs compromis en utilisant la décomposition SFD et le principe de dominance, une borne supérieure permettant de partitionner l’espace de recherche est déterminée. Finalement une métaheuristique hydride incorporant la décomposition SFD est proposée et validée par les résultats de calculs sur une base de problèmes tests

Job-shop scheduling is the process of selecting and assigning manufacturing resources for specific time periods to the set of manufacturing processes in the plan. Effective scheduling of job sequences and operation processing modes plays an important role in improving productivity, as well as reducing production cost. This thesis studies job-shop scheduling problem with discretely controllable processing times (JSP-DCPT) that widely arises in aeronautics and astronautics industries. JSP-DCPT is a generalization of the classical job-shop scheduling problem (JSP), to which the operation processing time can be reduced at additional cost by assigning a different processing mode to the operation. This research has made significant contributions to handle JSP-DCPT by using hybrid metaheuristics incorporating decompositions. In Chapter 1, various decompositions to production scheduling problems and the literature on JSP-DCPT are firstly reviewed. A disjunctive graph-based modeling approach and a mathematical model for bicriteria JSP-DCPT are then presented. Ac-cording to different logical sequences of sub problem solving, two decompositions are pro-posed and the superiority of the sequencing-first decomposition (SFD) is verified analytically and experimentally. After that, based on partition of tradeoff space by using SFD and appliance of set dominance, an upper bound for cutting the search space is determined. Finally, a hybrid metaheuristic incorporating SFD is proposed and its effectiveness is also validated by computational results