Titre : |
Ordonnancement des systèmes flexibles de production basé sur les méthaheuriqtiques hybrides |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
BOUMEDIENE, Fatima Zohra, Auteur ; GHOMRI, Latéfa, Auteur |
Editeur : |
Université tlemcen |
Année de publication : |
2020 |
Importance : |
129 p. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30 cm |
Accompagnement : |
cd |
Langues : |
Français (fre) |
Résumé : |
L’ordonnancement est une branche de la recherche opérationnelle et de la gestion de la production qui vise à améliorer l’efficacité d’une entreprise. Les problèmes d’ordonnancement sont souvent classés NP-Difficiles. Leur résolution nécessite des méthodes dédiées à leur degré de complexité; pour cette raison plusieurs heuristiques et métaheuristiques ont été conçues. Notre étude se situe dans le cadre d’hybridation des métaheuristiques pour la résolution d’un problème d’ordonnancement d’atelier flow shop dans un système flexible de production (FMS). Trois algorithmes hybrides ont été développés, le premier combine l’algorithme API inspiré d’une espèce de fourmis primitives dites les Pachycondyla apicalis avec l’algorithme du recuit simulé, le deuxième utilise le mécanisme de la recherche tabou pour la création d’une mémoire commune entre toutes les fourmis de l’algorithme API et le troisième combine l’algorithme génétique avec l’algorithme API fourragement. Une étude de sensibilité a été effectuée. Les résultats obtenus par les trois méthodes sont comparés à ceux obtenus par les algorithmes de base. Les résultats de simulation montrent que l’hybridation conduit à des solutions de meilleure qualité. |
Ordonnancement des systèmes flexibles de production basé sur les méthaheuriqtiques hybrides [texte imprimé] / BOUMEDIENE, Fatima Zohra, Auteur ; GHOMRI, Latéfa, Auteur . - Université tlemcen, 2020 . - 129 p. : ill. ; 30 cm + cd. Langues : Français ( fre)
Résumé : |
L’ordonnancement est une branche de la recherche opérationnelle et de la gestion de la production qui vise à améliorer l’efficacité d’une entreprise. Les problèmes d’ordonnancement sont souvent classés NP-Difficiles. Leur résolution nécessite des méthodes dédiées à leur degré de complexité; pour cette raison plusieurs heuristiques et métaheuristiques ont été conçues. Notre étude se situe dans le cadre d’hybridation des métaheuristiques pour la résolution d’un problème d’ordonnancement d’atelier flow shop dans un système flexible de production (FMS). Trois algorithmes hybrides ont été développés, le premier combine l’algorithme API inspiré d’une espèce de fourmis primitives dites les Pachycondyla apicalis avec l’algorithme du recuit simulé, le deuxième utilise le mécanisme de la recherche tabou pour la création d’une mémoire commune entre toutes les fourmis de l’algorithme API et le troisième combine l’algorithme génétique avec l’algorithme API fourragement. Une étude de sensibilité a été effectuée. Les résultats obtenus par les trois méthodes sont comparés à ceux obtenus par les algorithmes de base. Les résultats de simulation montrent que l’hybridation conduit à des solutions de meilleure qualité. |
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