Nouvelles approches analytiques et concept de mémoire artificielle pour divers problèmes d'ordonnancement

par Chengbin Chu

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Jean-Marie Proth.

Soutenue en 1990

à Metz .


  • Résumé

    L'objectif de la thèse a été de construire une structure générale de mémoire artificielle et de l'évaluer sur de nombreux problèmes d'ordonnancement. En cherchant des algorithmes approches efficaces pour la mémoire artificielle relative à ces problèmes, il a été trouvé des résultats analytiques nouveaux sur les problèmes à une machine que nous présentons au chapitre 3. Le chapitre 1, essentiellement bibliographique, est une introduction générale aux problèmes d'ordonnancement et à leur résolution. La première partie du chapitre 2 est consacrée aux concepts et aux outils qui permettent de construire une structure générale de mémoire artificielle. La deuxième partie du chapitre 2 montre comment construire les modules spécifiques propres aux problèmes considérés dans cette thèse: 1) ordonnancement d'atelier de type job-shop pour différents critères; 2) ordonnancement d'atelier à une machine avec dates d'arrivée des taches non identiques pour différents critères; 3) ordonnancement du placement de boites parallélépipédiques dans un emballage parallélépipédique (problème de container loading). Le chapitre 3 est consacré aux problèmes à une machine, et en particulier aux résultats analytiques nouveaux trouves. Le chapitre 4 est consacré à une première évaluation du concept de mémoire artificielle grâce à de nombreuses expériences réalisées pour les trois applications

  • Titre traduit

    New analytic approaches and concept of artificial memory for a number of scheduling problems


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Informations

  • Détails : 1 vol. (182 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 155-162

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  • Bibliothèque : Ecole nationale supérieure des mines. Centre de documentation et d'information.
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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MF-1990-CHU
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