Algorithme génétique multicritère : conception et remodelage d'ateliers de chimie fine

par Samuel Dedieu

Thèse de doctorat en Génie des procédés et de l'environnement

Sous la direction de Luc Pibouleau.

Soutenue en 2001

à Toulouse, INPT .

mots clés

• Algorithmes génétiques
• Chimie industrielle
• Optimisation combinatoire
• Conception
• Simulation

Résumé

Les ateliers multi-objectifs de chimie fine sont mis en oeuvre pour élaborer des gammes variées en faibles tonnages de produits, souvent à forte valeur ajoutée. La conception et/ou le remodelage de ces ateliers présente un intérêt majeur pour l'industrie. Les recherches antérieures dans ce domaine ont été, pour la plupart, focalisées sur l'aspect financier. Ce mémoire propose une algorithmique permettant d'intégrer d'autres critères. Cette approche s'articule autour de trois éléments principaux : un simulateur à événements discrets permettant une simulation précise des ateliers multi-objectifs de chimie fine, un algorithme génétique évolué assurant l'optimisation de problèmes au caractère combinatoire très marqué en des temps de calcul limités et améliorant certains aspects des algorithmes génétiques classiques, une procédure de recherche multicritère garantissant l'obtention d'un (ou plusieurs) atelier(s) satisfaisant(s) pour l'ensemble des critères considérés. Il aboutit au développement d'un outil informatique intégrant ces trois grands éléments dans un seul logiciel d'aide à la décision et permettant la conception et/ou le remodelage d'ateliers multi-objectifs de chimie fine suivant un panel de critères. L'étude systématique sur l'influence des paramètres de fonctionnement des algorithmes génétiques en fonction des exemples étudiés est proposée.

Titre traduit

Multiobective genetic algorithm : design and retrofit of multipurpose batch chemical plants

Pas de résumé disponible.