Une approche génétique pour la résolution d'ordonnancements cycliques

A genetic approach for cyclic schedule

• Auteur / Autrice : Guillaume Cavory
• Direction : Gilles Goncalves, Rémy Dupas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Automatique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Artois

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ordonnancement (gestion)

Résumé

Les problèmes d'ordonnancement cyclique sont très présents dans le milieu industriel. Malheureusement, ces derniers sont souvent abandonnés ou laissés de côté par les industriels à cause de leur complexité. Cette thèse propose une approche génétique de résolution du problème du Job-Shop cyclique ainsi que d'une application industrielle. Pour cela, les caractéristiques d'un ordonnancement ainsi que la définition des éléments constituants sont présentés dans un premier temps. Les algorithmes génétiques ainsi que leur fonctionnement sont détaillés dans un second temps. Le troisième point de cette thèse se focalise sur les problèmes cycliques. C'est dans cette partie que l'approche génétique est présentée. Elle consiste à coupler un algorithme génétique avec un simulateur. Ce simulateur permet d'évaluer selon un critère un problème d'ordonnancement modélisé par un graphe de précédences à contraintes linéaires. Pour cela, le graphe de précédences à contraintes linéaires est transformé en réseau de Petri. C'est ce réseau de Petri couplé à un ensemble d'heuristiques de gestion de conflits de ressource qui permettent d'évaluer le problème. Une application est présentée dans un troisième temps. Pour cette application industrielle, deux simulateurs ont été employés. Le premier est basé sur les évènements discrets et le second utilise les graphes de précédences à contraintes linéaires. Le dernier point de cette thèse porte sur une plate-forme d'évaluation et d'amélioration de performance. Cette plate-forme a été développée dans le but de répondre à des problèmes industriels et académiques de type cyclique.