Thèse soutenue

Etude de deux problemes d'optimisation en planification et ordonnancement
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Auteur / Autrice : Marc Sevaux
Direction : Stéphane Dauzère-Pérès
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et techniques
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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Cet ouvrage presente l'etude de deux problemes d'optimisation, l'un en planification de la production et l'autre en ordonnancement. Dans certaines industries, les matieres premieres arrivent avec de grandes frequences et les produits finis sortent regulierement du systeme de production. Sur un horizon a moyen terme, ce processus peut facilement etre vu comme continu. Des modeles pour la planification en temps continu sont plus adaptes a la resolution du probleme. Une procedure iterative a deux etapes est proposee pour resoudre efficacement le probleme considere. D'abord avec les temps de changement (instants ou la production est autorisee a changer) fixes, les taux de production sont calcules par resolution d'un programme lineaire, puis avec les taux de production fixes, les temps de changement sont ajustes. Dans la deuxieme partie de cette these, un probleme general d'ordonnancement a une machine ou l'objectif est de minimiser le nombre de taches en retard est resolu. Un nouveau cas particulier polynomial et plusieurs modeles de programmation lineaire en nombres entiers sont introduits et permettent d'obtenir des bornes inferieures par relaxation lineaire. Un autre modele de programmation lineaire en nombre entiers base sur la notion de sequence maitre, sequence qui contient au moins une sequence optimale, est presente. Sa relaxation lineaire, apres ajout de nombreuses coupes, fournit des bornes inferieures de bonne qualite. Une relaxation lagrangienne est aussi utilisee et donne a la fois une borne inferieure et une borne superieure pour notre probleme. Pour finir, deux methodes arborescentes sont presentees. Celle basee sur la sequence maitre resout optimalement plus de 90% des instances a 140 jobs. De nombreux resultats concernent aussi la resolution du probleme de la minimisation du nombre pondere de taches en retard.