Résolution de problèmes d’ordonnancement de type Flow-Shop de permutation en présence de contraintes de ressources non-renouvelables

Abstract

L’axe de recherche traité dans cette thèse recouvre un domaine très connu dans la recherche opérationnelle, il s’agit de l’ordonnancement d’atelier de production et plus particulièrement l’étude de problème Flow-Shop. Le Flow-Shop à une grande pertinence en ingénierie, représentant près du quart des systèmes de production, tels que l’industrie automobile, agro-alimentaires et textiles. Vu cette pertinence, ce problème a été largement étudié dans la littérature sous sa forme classique. Notre contribution consiste à intégrer certaines spécificités du monde industriel dans les problèmes classiques d’ordonnancement Flow-Shop. Ces spécificités consistent essentiellement à prendre en compte les contraintes de ressources non-renouvelables. Ce choix a été motivé par une réalité industrielle divergente avec le monde académique. Cette thèse est consacrée à la résolution des problèmes d’ordonnancement Flow-Shop avec contraintes de ressources non-renouvelables. Les travaux développés portent sur l’un des critères les plus étudiés dans la théorie d’ordonnancement à savoir la minimisation du makespan qui revient à maximiser la productivité. À notre connaissance, il n’existe pas de résultat pour ce problème dans la littérature. Comme première attaque systématique à ce problème, une formulation mathématique a été proposée pour décrire la problématique et résoudre de manière exacte le problème. Étant donné que le problème considéré est NP-difficile et que la résolution exacte est limitée aux problèmes de petites tailles en raison de contrainte de temps de calcul, des méthodes de résolution approchées basées sur un algorithme génétique et un algorithme d’essaim particulaire ont été proposées afin de fournir des solutions optimales ou proches de l’optimum dans un temps acceptable. De nombreuses expérimentations ont été menées sur des instances théoriques pour valider les approches proposées sur différentes configurations de disponibilité de ressources non-renouvelables.