Métaheuristiques pour l ordonnancement monocritère des ateliers de production
268 pages
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Métaheuristiques pour l'ordonnancement monocritère des ateliers de production , livre ebook

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Description

Pour assurer une production de biens de qualité, de manière fiable et dans des délais maîtrisés, les organisations ont besoin d’outils d'exécution optimale de tâches tels que l’ordonnancement. Le succès des méthodologies de résolution des problèmes d’ordonnancement de production basées sur les métaheuristiques s’explique par leur capacité à fournir des solutions proches de l’optimum, dans des temps raisonnables. Cet ouvrage présente des exemples concrets d’applications des métaheuristiques pour la résolution des problèmes d’ordonnancement monocritère. Il expose notamment différents cas de problèmes de type flowshop, les job-shops flexibles, la production sur machines parallèles ou le problème d’ordonnancement avec des pénalités d’avance et de retard.
Présentation générale - Bassem JARBOUI, Patrick SIARRY, Jacques TEGHEM. Chapitre 1. Un algorithme à estimation de distribution pour la résolution d’un problème d’ordonnancement de type flowshop avec des temps de réglage dépendant de la séquence - Mansour EDDALY, Bassem JARBOUI, Radhouan BOUABDA, Patrick SIARRY, Abdelwaheb REBAÏ. 1.1. Introduction. 1.2. Formulation mathématique. 1.3. Les algorithmes à estimation de distribution. 1.4. L’algorithme à estimation de distribution proposé. 1.5. Algorithme de recherche locale itérative. 1.6. Les résultats expérimentaux. 1.7. Conclusion. 1.8. Bibliographie. Chapitre 2. Algorithmes génétiques pour la résolution du problème d’ordonnancement du job-shop flexible - Imed KACEM. 2.1. Introduction. 2.2. Problème d’ordonnancement des job-shops flexibles. 2.3. Algorithmes génétiques pour quelques sous-problèmes. 2.4. Algorithmes génétiques pour le problème du job-shop flexible. 2.5. Comparatif des codages. 2.6. Conclusion. 2.7. Bibliographie. Chapitre 3. Un algorithme GRASP hybridé avec un algorithme d’évolution différentielle pour la résolution des problèmes d’ordonnancement de type flowshop avec contraintes no-wait - Hanen AKROUT, Bassem JARBOUI, Patrick SIARRY, Abdelwaheb REBAÏ. 3.1. Introduction. 3.2. Revue de la littérature. 3.3. Description du problème. 3.4. GRASP. 3.5. Évolution différentielle. 3.6. Recherche locale itérative. 3.7. Présentation de l’algorithme NEW-GRASP-ED. 3.8. Les résultats expérimentaux. 3.9. Conclusion. 3.10. Bibliographie. Chapitre 4. Comparaison de métaheuristiques de recherche locale sur un problème d’optimisation hiérarchique d’un flowshop avec délais entre les opérations d’une même tâche - Emna DHOUIB, Jacques TEGHEM, Daniel TUYTTENS, Taïcir LOUKIL. 4.1. Introduction. 4.2. Description du problème. 4.3. Métaheuristiques proposées. 4.4. Expérimentations. 4.5. Conclusion. 4.6. Bibliographie. Chapitre 5. Neutralité dans les problèmes d’ordonnancement de type flowshop : structure de paysage et recherche locale - Marie-Eléonore MARMION. 5.1. Introduction. 5.2. Neutralité d’un problème d’optimisation combinatoire. 5.3. Étude de la neutralité du problème de flowshop. 5.4. Recherche locale exploitant la neutralité pour résoudre le problème de flowshop. 5.5. Conclusion. 5.6. Bibliographie. Chapitre 6. Métaheuristique évolutionnaire à base d’algorithme génétique : application au problème flowshop hybride en présence d’indisponibilités - Nadia CHAABEN, Racem MELLOULI, Faouzi MASMOUDI. 6.1. Introduction. 6.2. Revue de littérature. 6.3. Présentation du problème et notations. 6.4. Formulations mathématiques. 6.5. Algorithme génétique : modélisation et méthodologie. 6.6. Vérification et validation de l’algorithme génétique. 6.7. Conclusion. 6.8. Bibliographie. Chapitre 7. Modèles et méthodes de coloration de graphes pour divers problèmes de production - Nicolas ZUFFEREY. 7.1. Introduction. 7.2. Minimisation du makespan. 7.3. Maximisation du nombre de tâches réalisées. 7.4. Contraintes de précédences. 7.5. Coûts d’incompatibilité. 7.6. Conclusion. 7.7. Bibliographie. Chapitre 8. Programmation mathématique et heuristiques pour le problème d’ordonnancement avec coûts d’avance et de retard - Mustapha RATLI, Rachid BENMANSOUR, Rita MACEDO, Saïd HANAFI, Christophe WILBAUT. 8.1. Introduction. 8.2. Cas particuliers et propriétés. 8.3. Modèles mathématiques. 8.4. Heuristiques. 8.5. Métaheuristiques. 8.6. Conclusion. 8.7. Bibliographie. Index.

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Informations

Publié par
Date de parution 01 mai 2013
Nombre de lectures 334
EAN13 9782746289260
Langue Français

Informations légales : prix de location à la page 0,0592€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Extrait

Pour assurer une production de biens de qualité, de manière fiable et dans des délais maîtrisés, les organisations ont besoin d’outils d'exécution optimale de tâches tels que l’ordonnancement. Le succès des méthodologies de résolution des problèmes d’ordonnancement de production basées sur les métaheuristiques s’explique par leur capacité à fournir des solutions proches de l’optimum, dans des temps raisonnables. Cet ouvrage présente des exemples concrets d’applications des métaheuristiques pour la résolution des problèmes d’ordonnancement monocritère. Il expose notamment différents cas de problèmes de type flowshop, les job-shops flexibles, la production sur machines parallèles ou le problème d’ordonnancement avec des pénalités d’avance et de retard.
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