Contribution à l’ordonnancement d’ateliers agroalimentaires utilisant des méthodes d’optimisation hybrides

par Asma Karray

Thèse de doctorat en Automatique et informatique industrielle

Sous la direction de Pierre Borne.

Le président du jury était Noureddine Ellouze.

Le jury était composé de Mohamed Benrejeb, José Ragot.

Les rapporteurs étaient Abdellah El Moudni.


  • Résumé

    Nos travaux concernent la mise en œuvre de méthodologies pour la résolution de problèmes d’ordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches basées sur les algorithmes génétiques, sont proposées pour la résolution de problèmes d’ordonnancement multi-objectifs : les algorithmes génétiques séquentiels (SGA), les algorithmes génétiques parallèles (PGA) et les algorithmes génétiques parallèles séquentiels (PSGA). Deux approches coopératives multi-objectifs en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des métaheuristiques de haut niveau, sont par la suite proposées. Un algorithme évolutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas exécutés séquentiellement

  • Titre traduit

    Using hybrid optimization methods for the agro-food industry scheduling problem


  • Résumé

    The purpose of our works is the implementation of methodologies for the resolution of the agro-food industry scheduling problem. Three new approaches based on genetic algorithms are proposed to solve multi-objectives scheduling problems: sequential genetic algorithms (SGA), parallel genetic algorithms (PGA) and parallel sequential genetic algorithms (PSGA). Two high-level hybrid algorithms, SH_GA/TS et SH_GA/SA, are also proposed. The purpose in this hybridization is to benefit the exploration of the solution space by a population of individuals with the exploitation of solutions through a smart search of the local search algorithm


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