Ordonnancement dynamique dans les industries agroalimentaires

Dynamic scheduling in agroalimentary industries

• Auteur / Autrice : Fatma Tangour Toumi
• Direction : Pierre Borne, Mohamed Benrejeb, Slim Hammadi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique, automatique et informatique industrielle
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation par colonies de fourmis

Algorithmes génétiques

Industries agroalimentaires

Ordonnancement (gestion)

Mots clés libres

Industries agroalimentaires

Ordonnancement dynamique

Résumé

Nos travaux portent sur la résolution de problèmes d’optimisation en ordonnancement d’ateliers de production, et plus particulièrement ceux relatifs à l’ordonnancement dynamique dans les industries agroalimentaires. Les contraintes et les critères considérés sont spécifiques à ce type d’industrie qui présente certaines particularités, dues à la nature des produits manipulés et fabriqués, dont les durées de vie assez courtes. Ils concernent aussi le respect des dates de validité des composants primaires formant les opérations, des produits semi-finis et des produits finis. Les critères retenus sont aussi liés à ces particularités. On a distingué le coût des produits périmés, le coût du discount de distribution et la date de fin de l’ordonnancement, le makespan. Une méthode exacte et deux méthodes approchées ont été retenues et mises en œuvre, avec succès, pour les problèmes à une machine. La méthode exacte, branch & bound, est appliquée pour la minimisation de la fonction de coût total. Les algorithmes génétiques, dotés d’un nouveau codage et hybridés avec l’approche Pareto-optimale, sont proposés pour la recherche de la solution optimale et pour aider le décideur de prendre une décision. Les algorithmes d’optimisation par colonie de fourmis, constituant la deuxième méthode approchée, est un processus stochastique qui, malgré la difficulté de paramétrage de l’algorithme correspondant, nous a permis de construire des solutions, en ajoutant des composants aux solutions temporaires.

Our work concerns the optimization problems resolution in scheduling production workshops, and more particularly those relating to dynamic scheduling in agroalimentary industries. The constraints and the criteria considered are specific to this type of industry which presents certain characteristics, due to the nature of the handled and manufactured products, of which rather short lifespan. They relate to also the respect of the validity dates of the primary components forming the operations, the semi-finished products and the finished products. The criteria selected are also related to these characteristics. One distinguished the cost of the out-of-date products, the cost of the discount of distribution and the completion time of scheduling, the makespan. An exact method and two approximate methods were adopted and implemented, successfully, for the one machine problems. The exact method, branch & bound, are applied for minimization of the total cost function. The genetic algorithms, equipped with a new coding and hydrides with the Pareto-optimal approach, are proposed for the search for the optimal solution and to help the decision maker to make a decision. The ant colony optimization algorithms, constituting the second approached method, is a stochastic process which, in spite of the difficulty of parameter setting of the algorithm corresponding, us made it possible to build solutions, by adding components to the temporary solutions.