Méta-heuristiques à base de modèles : applications à l’ordonnancement d’atelier flow-shop hybride monocritère et multicritère
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Abstract EN:
In this thesis, we propose the study of mono-criterion and multi-criteria scheduling problems on a hybrid flow-shop factory. We focused on the approximate resolution of the problems that differ by their objective function that we seek to minimize: the makespan, the weighted sum of earliness/tardiness penalties and the total sum of earliness/tardiness penalties. Our objective is to explore and justify the using of algorithms based on ant colony optimization for the considered problems. The multi-criteria problem that we address, considers the makespan and the weighted sum of earliness/tardiness penalties as optimization criteria. A hybrid approach, based on an ant colony algorithm and fuzzy logic, is developed in order to solve this problem. So, this approach enable the generation of multiple solutions and use a module for decision support and evaluation to select a solution among the possible solutions, by using a Choquet integral as aggregation operator. Experimentations were performed on several benchmarks taken from the literature or randomly generated for all proposed methods. The obtained results are promising and their quality is discusses.
Abstract FR:
Nous proposons dans cette thèse l’étude de problèmes d’ordonnancement monocritère et multicritère sur un atelier de production flow-shop hybride. Nous nous intéressons à la résolution approchée de problèmes qui différent par leur fonction objectif que l’on cherche à minimiser : la date d’achèvement du travail le plus tardif (makespan), la somme pondérée des pénalités avance/retard et la somme totale des pénalités avance/retard. Notre objectif est d’explorer et de justifier l’utilisation d’algorithmes d’optimisation à base de colonie de fourmis pour la résolution de ces problèmes. Le problème multicritère, que nous abordons, considère le makespan et la somme pondérée des pénalités avance/retard comme critères d’optimisation. Une approche hybride basée sur un algorithme de colonie de fourmis et la logique floue est développée pour résoudre ce problème. Cette approche permet de générer une multitude de solutions et emploie un module d’aide à la décision et d’évaluation pour sélectionner une solution parmi les solutions possibles en utilisant comme operateur d’agrégation une intégrale de Choquet. Des expérimentations ont été effectuées sur des instances issues de la littérature ou générées aléatoirement, pour chacune des méthodes présentées. Les résultats obtenus sont prometteurs et l’intérêt de chaque approche est discuté.