Une métaheuristique basée sur le comportement des lucioles pour la résolution d’un problème d’ordonnancement dans un atelier flow shop.
| dc.contributor.author | Mamouni, Adel | en_US |
| dc.contributor.author | Ould Mohamed, Belkacem | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-09-23T12:04:46Z | en_US |
| dc.date.available | 2018-09-23T12:04:46Z | en_US |
| dc.date.issued | 2018-06-28 | en_US |
| dc.description.abstract | L’objectif de ce notre travail est l’adaptation de deux métaheuristiques à base de population de solutions, l’algorithme génétique et l’algorithme de luciole pour la résolution d’un problème d’ordonnancement Flow Shop. Le choix de ces deux techniques est dû au fait qu’elles ont une certaine ressemblance dans leurs principes de recherche. Les résultats de simulation ont montré que l’algorithme de luciole dépasse l’algorithme génétique en termes de qualité des solutions obtenues pour différentes classes de problèmes. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12952 | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | Ordonnancement, Algorithme génétique | en_US |
| dc.subject | Algorithme de luciole, Flow Shop. | en_US |
| dc.title | Une métaheuristique basée sur le comportement des lucioles pour la résolution d’un problème d’ordonnancement dans un atelier flow shop. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |