Nos tutelles

CNRS

Nos partenaires


Accueil > Actualités > Annonces de thèses

[Thèse] GARCIA Andreas : Développement et validation de nouvelles approches d’optimisation pour le problème d’ordonnancement de type Job shop flexible.


10 mai 2016 - 9h 30 - Campus Georges Charpak Provence

Les environnements de fabrication modernes présentent des structures flexibles dans leur processus de production. Aussi, la gestion des opérations vise à améliorer et à maintenir deux objectifs : productivité et compétitivité. Par conséquent, le service au client devient une variable essentielle pour assurer l’efficacité de la gestion des entreprises afin d’atteindre ces deux objectifs en considérant la date de fin de toutes les tâches, qui peuvent être analysés selon des critères réguliers à minimiser. Le problème d’ordonnancement Job-shop Flexible (FJSP) est une extension du problème d’ordonnancement Job-Shop (JSP) dans lequel les hypothèses peuvent être efficacement adaptées aux applications industrielles réelles.
Dans cette thèse, nous présentons deux nouvelles approches générales basée sur la recherche locale afin de minimiser des critères réguliers dans le FJSP de deux façons : Optimisation monocritère et multicritère. Pour le processus de recherche locale, de nouvelles conditions de faisabilité et une fonction d’évaluation rapide du déplacement des opérations critiques qui affectent le critère à analyser avec deux structures de voisinage (N1 et N2) sont proposées sans transformer le graphe disjonctif qui représente le problème. N1 est représentée par l’ensemble des opérations critiques qui affectent le critère optimisé et N2 est un sous-ensemble de N1 qui ne considère que les opérations qui appartiennent aux blocs.
Le processus de recherche locale pour l’optimisation d’un critère unique est effectué avec une approche basé sur une descente rapide en deux étapes : amélioration et diversification. L’amélioration sélectionne itérativement le meilleur voisin qui minimise un critère. Quand elle n’est pas possible, la diversification effectue un nombre aléatoire de mouvements utilisant le même voisinage. Si la valeur locale du critère est amélioré ou à la fin de l’étape de diversification, la recherche retourne à l’étape d’amélioration.
L’approche multi-critère est appellée Multi-Objective Flexible Job-Shop Scheduling Problem (MOFJSP). Il est résolu avec une approche de Pareto et le processus de recherche locale est réalisé en considérant quatre alternatives différents, un test hiérarchique efficace d’ajout et de mise à jour de l’ensemble des solutions non dominées, et un ensemble de mesures pour déterminer la qualité de la frontière de référence lors de l’évaluation de sa diversité et de la convergence.
Nous avons montré l’efficacité de notre approche avec des instances de référence du FJSP. De plus, une application réelle pour l’industrie lithographique dans la région de Tolima (Colombie) valide notre approche pour la prise de décision efficace.

Jury :

Directeur de thèse
Stéphane DAUZERE-PERES, Professeur à l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, Gardanne

Co-directeur
Yazid MATI, Professeur , Université de Qassim, Almelaida, Arabie Saoudite

Rapporteurs
Eric PINSON, Professeur, Université Catholique de l’Ouest, Angers
Lyes BENYOUCEF Professeur, Université Aix-Marseille, Marseille

Examinateurs
Philippe CHRETIENNE, Professeur, Université Pierre-et-Marie-Curie, Paris
Jean-Charles BILLAUT, Professeur, Université François Rabelais, Tours.