Thèse soutenue

Algorithmes métaheuristiques pour minimiser la somme des retards des problèmes d'ordonnancement de type flowshop
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Auteur / Autrice : Quang-Chieu Ta
Direction : Jean-Charles BillautJean-Louis Bouquard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/02/2015
Etablissement(s) : Tours
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (2012-...)
Laboratoire : École polytechnique universitaire (Tours)
Jury : Président / Présidente : Jacques Carlier
Examinateurs / Examinatrices : Federico Della Croce, Eric Pinson
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Artigues

Résumé

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Nous considérons dans cette thèse un problème d’ordonnancement de flow-shop de permutation où un ensemble de travaux doit être ordonnancé sur un ensemble de machines. Les travaux doivent être ordonnancés sur les machines dans le même ordre. L’objectif est de minimiser le retard total. Nous proposons des algorithmes heuristiques et des nouvelles matheuristiques pour ce problème. Les matheuristiques sont un nouveau type d’algorithmes approchés qui ont été proposés pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Les méthodes importent de la résolution exacte au sein des approches (méta) heuristiques. Ce type de méthode de résolution a reçu un grand intérêt en raison de leurs très bonnes performances pour résoudre des problèmes difficiles. Nous présentons d’abord les concepts de base d’un problème d’ordonnancement. Nous donnons aussi une brève introduction à la théorie de l’ordonnancement et nous présentons un panel de méthodes de résolution. Enfin, nous considérons un problème où un flow shop de permutation à m-machine et un problème de tournées de véhicules sont intégrés, avec pour objectif la minimisation de la somme des retards. Nous proposons un codage direct d’une solution et une méthode de voisinage. Les résultats montrent que l’algorithme Tabou améliore grandement la solution initiale donnée par EDD et où chaque voyage ne délivre qu’un travail.