Algorithmes approchés pour des problèmes d'ordonnancement multicritères de type job shop flexible et job shop multiressource
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Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration industrielle avec la société Volume Software pour le développement du module d'ordonnancement du logiciel "DirectPlanning". Dans ce travail nous étudions le problème de job shop flexible multicritère et le problème de job shop multiressource multicritère. Notre objectif est de déterminer une approximation du front de Pareto. Nous avons proposé des algorithmes de résolution approchés et plus particulièrement des algorithmes de recherche Tabou et des algorithmes génétiques. Nous avons proposé différentes versions de nos méthodes pour les deux problèmes considérés. Des expérimentations ont été réalisées et montrent les bonnes performances de nos algorithmes, à la fois d'un point de vue qualité des résultats et d'un point de vue de la rapidité des méthodes.
Abstract FR:
This thesis was realized in the context of an industrial collaboration. In this work, we studied the multicriteria flexible job shop scheduling problem and the multicriteria multiprocessor tasks job shop scheduling problem. Our purpose was to find an approximation of the pareto frontier for these problems. Different meta heuristics were developped, such as Tabu search algorithms and genetic algorithms. Different versions of our methods were proposed for the two considered problems. Experiments show the good performances of our algorithms, both qualitative and computational aspects of our methods show satisfying results. This thesis was done in collaboration with Volume Software company within the framework of the development of the "DirectPlanning" scheduling engine.