Optimisation des systèmes de production : méthodes stochastiques et approche multi-agents
par Philippe Lacomme
Thèse de doctorat en Informatique
Sous la direction de Michel Gourgand.
Soutenue en 1998
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Résumé
Dans le cadre de l'optimisation et du pilotage des systèmes industriels de production à flux discrets, les problèmes à résoudre sont des problèmes de dimensionnement, de compréhension du fonctionnement du système, de suivi et de gestion de la production, de planification et d'ordonnancement ainsi que de pilotage. Il existe différents cas de figure suivant que l'on cherche à résoudre les problèmes de manière prédictive ou réactive et selon que le système étudié possède ou non un comportement déterministe (présence de pannes ou d'aléas). Une première partie de notre travail porte sur la résolution de problèmes dans le cas d'approche prédictive en utilisant des algorithmes stochastiques issus du recuit simulé. Une deuxième partie porte sur la résolution de problème d'ordonnancement et de planification avec une approche réactive grâce à un modèle déterministe du système. Nous proposons un environnement logiciel, le Couplage-Triple Déterministe qui utilise un modèle d'évaluation du critère à minimiser, un modèle d'optimisation et un module spécifiant le fonctionnement interne du système. Cet environnement est mis en œuvre sur un problème de planification dans les fonderies de type sable et un problème d'ordonnancement dans une ligne de traitement de surface. Une troisième partie porte sur l'impact des événements aléatoires dans les systèmes de production. Nous proposons le Couplage-Triple Stochastique afin de mesurer les conséquences des événements aléatoires et pour déterminer des ordonnancements de la production pour lesquels ces conséquences soient aussi faibles que possible. Nous proposons d'utiliser un Algorithme Stochastique d'Optimisation d'une Variable Aléatoire qui converge en probabilité. Le Couplage-Triple Stochastique est utilisé sur un problème de planification dans les fonderies de type sable et un problème d'ordonnancement dans un flow-shop stochastique. Une quatrième partie est consacrée à l'étude des problèmes de pilotage. Nous définissons la notion d'environnement de pilotage comme un cadre générique pour assister le concepteur d'un système de pilotage. Cet environnement de pilotage est utilisé pour définir et implanter un système de pilotage pour une ligne de traitement de surfaces.
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