L’intelligence artificielle pour résoudre les problèmes d’ordonnancement des systèmes flexibles de production

Abstract

Les systèmes de fabrication et de production moderne offrent une grande flexibilité et des avantages divers tels que l’augmentation de la productivité, l’augmentation de l’utilisation des ressources, la réduction des-en- cours etc. Dans de tels systèmes, l’ordonnancement est un domaine très important et très utilisé. Il existe plusieurs techniques et méthodes pour résoudre les problèmes d’ordonnancement, parmi ces approches et techniques de résolution des problèmes d’ordonnancement nous pouvons citer les méthodes de sélection de routages alternatifs qui sont des techniques récentes et très peu étudiées. Dans notre thèse nous allons étudier l’approche de résolution de problèmes d’ordonnancement avec deux méthodes approchées qui s’inspirent de la nature et du comportement social des individus et nous avons développé un algorithme qu’on a appelé MMIPMH pour sélectionner le meilleur makespan pour un système de machines parallèles identiques et améliorer les performances données par les méthodes existantes.