Métaheuristiques pour l’ordonnancement des systèmes industriels

Abstract

L’ordonnancement joue un rôle crucial dans la gestion des systèmes de production, influençant directement l’efficacité opérationnelle des entreprises. Ainsi, la nécessité impérative d’une approche intégrée, prenant en compte l’ensemble des caractéristiques et contraintes du problème, se fait ressentir. Parmi les éléments à prendre en considération, on retrouve l’expérience des opérateurs générant des effets d’apprentissage, le regroupement des tâches visant à réduire les temps de configuration, ainsi que les contraintes logistiques liées aux temps de transport entre les machines, lesquelles se présentent comme incontournables. Notre thèse aborde ces diverses variantes dans un problème d’ordonnancement flow shop visant à minimiser le makespan et la consommation d’énergie du système. Nous avons développé plusieurs modèles mathématiques linéaires en nombres entiers mixtes, progressivement intégrant toutes les caractéristiques de l’étude. En outre, nous avons introduit deux bornes inférieures et une métaheuristique multi-objectif basée sur le recuit simulé MOSA pour faire face à la complexité inhérente du problème. Les résultats obtenus suite à diverses expérimentations attestent de l’efficacité des méthodes de résolution avancées, capables de gérer toutes les caractéristiques de l’étude.