Résolution de problèmes de partitionnement généralisé par des méthodes d'optimisation globale à base de déplacements stochastiques : application à l'ordonnancement à machines parallèles

par Safia Kedad Sidhoum

Thèse de doctorat en Recherche opérationnelle, Informatique

Sous la direction de Pierre Dejax.


  • Résumé

    L'affectation de ressources à des activités compte parmi les sujets les plus vastes de l'optimisation combinatoire, de nombreux problèmes relèvent de cette thématique selon l'abstraction faite des entités ressources et activités, des contraintes imposées et des objectifs visés. L'ordonnancement de taches à machines parallèles sans relation avec contraintes additionnelles relève de cette problématique générale. Nous nous intéressons au problème de minimisation des temps de lancement dépendants de la séquence sous contraintes de capacité, de préaffectations des taches aux machines et de fenêtres de temps. Ce problème est modélisé sous forme de problème de partitionnement généralisé. Cette classe de problèmes considérée générale, découle d'une taxonomie que nous avons établie pour les problèmes d'optimisation combinatoire selon la caractéristique de répétitivité d'exécution de l'activité selon le formalisme des hypergraphes. Le problème défini est un problème NP-dur. L'existence d'une solution est liée au nombre de stabilité d'un graphe défini par des variables d'état et des relations d'exclusion binaires. Pour la résolution du problème d'optimisation, nous avons développé une heuristique parallèle en deux phases de construction et d'amélioration itérative. A l'issue de cette expérimentation et dans le souci d'élargir l'exploration du domaine de solutions, nous avons développé des méthodes d'optimisation globale à base de déplacements stochastiques à savoir une méthode de recherche tabou, une méthode de recuit simule, une méthode évolutionniste et des algorithmes génétiques à codages gray et binaire. Nous avons intégré ces modules dans un environnement d'études et d'expérimentation <<<>LOOPS<>>>. La résolution d'un ensemble de problèmes tests nous conduit à définir des tendances d'évolution qualitative permettant la mise en œuvre d'algorithmes hybrides. Une extension importante apportée au modèle est la prise en compte d'éléments stochastiques tels les pannes et les arrêts sur les machines.

  • Titre traduit

    Solving generalized set partitioning problems by stochastic global optimization techniques : application to unrelated parallel machine scheduling


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  • Détails : 1 vol. (XII-207 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 188 réf.

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