Cell formation has received much attention from academicians and practitioners because of its strategic importance to modern manufacturing practices. Existing research on cell formation problems using integer programming (IP) has achieved the target of solving problems that simultaneously optimise machine-cell allocation and partmachine allocation. This thesis presents extensions of an IP model where part-machine assignment and cell formation are addressed simultaneously, and integration of inter-cell movements of parts and machine set-up costs within the objective function is taking place together with the inclusion of an ordered part machine operation sequence. The latter is identified as a neglected parameter for the Cell Formation problem. Due to the nature of the mathematical IP modelling for Cell Formation two main drawbacks can be identified: (a) Cell Formation is considered to be a complex and difficult combinatorial optimisation problem or in other words NP-hard (Non-deterministic Polynomial time hard) problem and (b) because of the deterministic nature of mathematical programming the decision maker is required to specify precisely goals and constraints. The thesis describes a comprehensive study of the cell formation problem where fuzzy set theory is employed for measuring uncertainty. Membership functions are used to express linguistically the uncertainty involved and aggregation operators are employed to transform the fuzzy models into mathematical programming models. The core of the research concentrates on the investigation and development of heuristic and . metaheuristic approaches. A three stage randomly generated heuristic approach for producing an efficient initial solution for the CF together with an iterative heuristic are first developed. Numerous data sets are employed which prove their effectiveness. Moreover, an iterative tabu search algorithm is implemented where the initial solution fed in is the same as that used in the descent heuristic. The first iterative procedure and the tabu search algorithm are compared and the results produced show the superiority of the latter over the former in stability, computational times and clustering results.

Les techniques de groupement technologique sont aujourd’hui utilisées dans de nombreux ateliers de fabrication; elles consistent à décomposer les systèmes industriels en sous-systèmes ou cellules constitués de pièces et de machines. Trouver le groupement technologique le plus efficace est formulé en recherche opérationnelle comme un problème de formation de cellules. La résolution de ce problème permet de tirer plusieurs avantages tels que la réduction des stocks et la simplification de la programmation. Plusieurs critères peuvent être définis au niveau des contraintes du problème tel que le flot intercellulaire,l’équilibrage de charges intracellulaires, les coûts de sous-traitance, les coûts de duplication des machines, etc. Le problème de formation de cellules est un problème d'optimisation NP-difficile. Par conséquent les méthodes exactes ne peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes de grande dimension dans un délai raisonnable. Par contre des méthodes heuristiques peuvent générer des solutions de qualité inférieure, mais dans un temps d’exécution raisonnable. Dans ce mémoire, nous considérons ce problème dans un contexte bi-objectif spécifié en termes d’un facteur d’autonomie et de l’équilibre de charge entre les cellules. Nous présentons trois types de méthodes métaheuristiques pour sa résolution et nous comparons numériquement ces métaheuristiques. De plus, pour des problèmes de petite dimension qui peuvent être résolus de façon exacte avec CPLEX, nous vérifions que ces métaheuristiques génèrent des solutions optimales. / Group technology techniques are now widely used in many manufacturing systems. Those techniques aim to decompose industrial systems into subsystems or cells of parts and machines. The problem of finding the most effectivegroup technology is formulated in operations research as the Cell Formation Problem. Several criteria can be used to specify the optimal solution such as flood intercellular, intracellular load balancing, etc. Solving this problem leads to several advantages such as reducing inventory and simplifying programming. The Cell Formation Problem is an NP-hard problem; therefore, exact methods cannot be used to solve large problems within a reasonabletime, whereas heuristics can generate solutions of lower quality, but in a reasonable execution time. We suggest in this work, three different metaheuristics to solve the cell formation problem having two objectives functions: cell autonomy and load balancing between the cells.We compare numerically these metaheuristics. Furthermore, for problems of smaller dimension that can be solved exactly with CPLEX, we verify that the metaheuristics can reach the optimal value.

Les techniques de groupement technologique sont aujourd’hui utilisées dans de nombreux ateliers de fabrication; elles consistent à décomposer les systèmes industriels en sous-systèmes ou cellules constitués de pièces et de machines. Trouver le groupement technologique le plus efficace est formulé en recherche opérationnelle comme un problème de formation de cellules. La résolution de ce problème permet de tirer plusieurs avantages tels que la réduction des stocks et la simplification de la programmation. Plusieurs critères peuvent être définis au niveau des contraintes du problème tel que le flot intercellulaire,l’équilibrage de charges intracellulaires, les coûts de sous-traitance, les coûts de duplication des machines, etc. Le problème de formation de cellules est un problème d'optimisation NP-difficile. Par conséquent les méthodes exactes ne peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes de grande dimension dans un délai raisonnable. Par contre des méthodes heuristiques peuvent générer des solutions de qualité inférieure, mais dans un temps d’exécution raisonnable. Dans ce mémoire, nous considérons ce problème dans un contexte bi-objectif spécifié en termes d’un facteur d’autonomie et de l’équilibre de charge entre les cellules. Nous présentons trois types de méthodes métaheuristiques pour sa résolution et nous comparons numériquement ces métaheuristiques. De plus, pour des problèmes de petite dimension qui peuvent être résolus de façon exacte avec CPLEX, nous vérifions que ces métaheuristiques génèrent des solutions optimales. / Group technology techniques are now widely used in many manufacturing systems. Those techniques aim to decompose industrial systems into subsystems or cells of parts and machines. The problem of finding the most effectivegroup technology is formulated in operations research as the Cell Formation Problem. Several criteria can be used to specify the optimal solution such as flood intercellular, intracellular load balancing, etc. Solving this problem leads to several advantages such as reducing inventory and simplifying programming. The Cell Formation Problem is an NP-hard problem; therefore, exact methods cannot be used to solve large problems within a reasonabletime, whereas heuristics can generate solutions of lower quality, but in a reasonable execution time. We suggest in this work, three different metaheuristics to solve the cell formation problem having two objectives functions: cell autonomy and load balancing between the cells.We compare numerically these metaheuristics. Furthermore, for problems of smaller dimension that can be solved exactly with CPLEX, we verify that the metaheuristics can reach the optimal value.

Les systèmes multiprocesseurs sur puce électronique (On-Chip Multiprocessor [OCM]) sont considérés comme les meilleures structures pour occuper l'espace disponible sur les circuits intégrés actuels. Dans nos travaux, nous nous intéressons à un modèle architectural, appelé architecture isométrique de systèmes multiprocesseurs sur puce, qui permet d'évaluer, de prédire et d'optimiser les systèmes OCM en misant sur une organisation efficace des nœuds (processeurs et mémoires), et à des méthodologies qui permettent d'utiliser efficacement ces architectures. Dans la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la topologie du modèle et nous proposons une architecture qui permet d'utiliser efficacement et massivement les mémoires sur la puce. Les processeurs et les mémoires sont organisés selon une approche isométrique qui consiste à rapprocher les données des processus plutôt que d'optimiser les transferts entre les processeurs et les mémoires disposés de manière conventionnelle. L'architecture est un modèle maillé en trois dimensions. La disposition des unités sur ce modèle est inspirée de la structure cristalline du chlorure de sodium (NaCl), où chaque processeur peut accéder à six mémoires à la fois et où chaque mémoire peut communiquer avec autant de processeurs à la fois. Dans la deuxième partie de notre travail, nous nous intéressons à une méthodologie de décomposition où le nombre de nœuds du modèle est idéal et peut être déterminé à partir d'une spécification matricielle de l'application qui est traitée par le modèle proposé. Sachant que la performance d'un modèle dépend de la quantité de flot de données échangées entre ses unités, en l'occurrence leur nombre, et notre but étant de garantir une bonne performance de calcul en fonction de l'application traitée, nous proposons de trouver le nombre idéal de processeurs et de mémoires du système à construire. Aussi, considérons-nous la décomposition de la spécification du modèle à construire ou de l'application à traiter en fonction de l'équilibre de charge des unités. Nous proposons ainsi une approche de décomposition sur trois points : la transformation de la spécification ou de l'application en une matrice d'incidence dont les éléments sont les flots de données entre les processus et les données, une nouvelle méthodologie basée sur le problème de la formation des cellules (Cell Formation Problem [CFP]), et un équilibre de charge de processus dans les processeurs et de données dans les mémoires. Dans la troisième partie, toujours dans le souci de concevoir un système efficace et performant, nous nous intéressons à l'affectation des processeurs et des mémoires par une méthodologie en deux étapes. Dans un premier temps, nous affectons des unités aux nœuds du système, considéré ici comme un graphe non orienté, et dans un deuxième temps, nous affectons des valeurs aux arcs de ce graphe. Pour l'affectation, nous proposons une modélisation des applications décomposées en utilisant une approche matricielle et l'utilisation du problème d'affectation quadratique (Quadratic Assignment Problem [QAP]). Pour l'affectation de valeurs aux arcs, nous proposons une approche de perturbation graduelle, afin de chercher la meilleure combinaison du coût de l'affectation, ceci en respectant certains paramètres comme la température, la dissipation de chaleur, la consommation d'énergie et la surface occupée par la puce. Le but ultime de ce travail est de proposer aux architectes de systèmes multiprocesseurs sur puce une méthodologie non traditionnelle et un outil systématique et efficace d'aide à la conception dès la phase de la spécification fonctionnelle du système. / On-Chip Multiprocessor (OCM) systems are considered to be the best structures to occupy the abundant space available on today integrated circuits (IC). In our thesis, we are interested on an architectural model, called Isometric on-Chip Multiprocessor Architecture (ICMA), that optimizes the OCM systems by focusing on an effective organization of cores (processors and memories) and on methodologies that optimize the use of these architectures. In the first part of this work, we study the topology of ICMA and propose an architecture that enables efficient and massive use of on-chip memories. ICMA organizes processors and memories in an isometric structure with the objective to get processed data close to the processors that use them rather than to optimize transfers between processors and memories, arranged in a conventional manner. ICMA is a mesh model in three dimensions. The organization of our architecture is inspired by the crystal structure of sodium chloride (NaCl), where each processor can access six different memories and where each memory can communicate with six processors at once. In the second part of our work, we focus on a methodology of decomposition. This methodology is used to find the optimal number of nodes for a given application or specification. The approach we use is to transform an application or a specification into an incidence matrix, where the entries of this matrix are the interactions between processors and memories as entries. In other words, knowing that the performance of a model depends on the intensity of the data flow exchanged between its units, namely their number, we aim to guarantee a good computing performance by finding the optimal number of processors and memories that are suitable for the application computation. We also consider the load balancing of the units of ICMA during the specification phase of the design. Our proposed decomposition is on three points: the transformation of the specification or application into an incidence matrix, a new methodology based on the Cell Formation Problem (CFP), and load balancing processes in the processors and data in memories. In the third part, we focus on the allocation of processor and memory by a two-step methodology. Initially, we allocate units to the nodes of the system structure, considered here as an undirected graph, and subsequently we assign values to the arcs of this graph. For the assignment, we propose modeling of the decomposed application using a matrix approach and the Quadratic Assignment Problem (QAP). For the assignment of the values to the arcs, we propose an approach of gradual changes of these values in order to seek the best combination of cost allocation, this under certain metric constraints such as temperature, heat dissipation, power consumption and surface occupied by the chip. The ultimate goal of this work is to propose a methodology for non-traditional, systematic and effective decision support design tools for multiprocessor system architects, from the phase of functional specification.

Les systèmes multiprocesseurs sur puce électronique (On-Chip Multiprocessor [OCM]) sont considérés comme les meilleures structures pour occuper l'espace disponible sur les circuits intégrés actuels. Dans nos travaux, nous nous intéressons à un modèle architectural, appelé architecture isométrique de systèmes multiprocesseurs sur puce, qui permet d'évaluer, de prédire et d'optimiser les systèmes OCM en misant sur une organisation efficace des nœuds (processeurs et mémoires), et à des méthodologies qui permettent d'utiliser efficacement ces architectures. Dans la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la topologie du modèle et nous proposons une architecture qui permet d'utiliser efficacement et massivement les mémoires sur la puce. Les processeurs et les mémoires sont organisés selon une approche isométrique qui consiste à rapprocher les données des processus plutôt que d'optimiser les transferts entre les processeurs et les mémoires disposés de manière conventionnelle. L'architecture est un modèle maillé en trois dimensions. La disposition des unités sur ce modèle est inspirée de la structure cristalline du chlorure de sodium (NaCl), où chaque processeur peut accéder à six mémoires à la fois et où chaque mémoire peut communiquer avec autant de processeurs à la fois. Dans la deuxième partie de notre travail, nous nous intéressons à une méthodologie de décomposition où le nombre de nœuds du modèle est idéal et peut être déterminé à partir d'une spécification matricielle de l'application qui est traitée par le modèle proposé. Sachant que la performance d'un modèle dépend de la quantité de flot de données échangées entre ses unités, en l'occurrence leur nombre, et notre but étant de garantir une bonne performance de calcul en fonction de l'application traitée, nous proposons de trouver le nombre idéal de processeurs et de mémoires du système à construire. Aussi, considérons-nous la décomposition de la spécification du modèle à construire ou de l'application à traiter en fonction de l'équilibre de charge des unités. Nous proposons ainsi une approche de décomposition sur trois points : la transformation de la spécification ou de l'application en une matrice d'incidence dont les éléments sont les flots de données entre les processus et les données, une nouvelle méthodologie basée sur le problème de la formation des cellules (Cell Formation Problem [CFP]), et un équilibre de charge de processus dans les processeurs et de données dans les mémoires. Dans la troisième partie, toujours dans le souci de concevoir un système efficace et performant, nous nous intéressons à l'affectation des processeurs et des mémoires par une méthodologie en deux étapes. Dans un premier temps, nous affectons des unités aux nœuds du système, considéré ici comme un graphe non orienté, et dans un deuxième temps, nous affectons des valeurs aux arcs de ce graphe. Pour l'affectation, nous proposons une modélisation des applications décomposées en utilisant une approche matricielle et l'utilisation du problème d'affectation quadratique (Quadratic Assignment Problem [QAP]). Pour l'affectation de valeurs aux arcs, nous proposons une approche de perturbation graduelle, afin de chercher la meilleure combinaison du coût de l'affectation, ceci en respectant certains paramètres comme la température, la dissipation de chaleur, la consommation d'énergie et la surface occupée par la puce. Le but ultime de ce travail est de proposer aux architectes de systèmes multiprocesseurs sur puce une méthodologie non traditionnelle et un outil systématique et efficace d'aide à la conception dès la phase de la spécification fonctionnelle du système. / On-Chip Multiprocessor (OCM) systems are considered to be the best structures to occupy the abundant space available on today integrated circuits (IC). In our thesis, we are interested on an architectural model, called Isometric on-Chip Multiprocessor Architecture (ICMA), that optimizes the OCM systems by focusing on an effective organization of cores (processors and memories) and on methodologies that optimize the use of these architectures. In the first part of this work, we study the topology of ICMA and propose an architecture that enables efficient and massive use of on-chip memories. ICMA organizes processors and memories in an isometric structure with the objective to get processed data close to the processors that use them rather than to optimize transfers between processors and memories, arranged in a conventional manner. ICMA is a mesh model in three dimensions. The organization of our architecture is inspired by the crystal structure of sodium chloride (NaCl), where each processor can access six different memories and where each memory can communicate with six processors at once. In the second part of our work, we focus on a methodology of decomposition. This methodology is used to find the optimal number of nodes for a given application or specification. The approach we use is to transform an application or a specification into an incidence matrix, where the entries of this matrix are the interactions between processors and memories as entries. In other words, knowing that the performance of a model depends on the intensity of the data flow exchanged between its units, namely their number, we aim to guarantee a good computing performance by finding the optimal number of processors and memories that are suitable for the application computation. We also consider the load balancing of the units of ICMA during the specification phase of the design. Our proposed decomposition is on three points: the transformation of the specification or application into an incidence matrix, a new methodology based on the Cell Formation Problem (CFP), and load balancing processes in the processors and data in memories. In the third part, we focus on the allocation of processor and memory by a two-step methodology. Initially, we allocate units to the nodes of the system structure, considered here as an undirected graph, and subsequently we assign values to the arcs of this graph. For the assignment, we propose modeling of the decomposed application using a matrix approach and the Quadratic Assignment Problem (QAP). For the assignment of the values to the arcs, we propose an approach of gradual changes of these values in order to seek the best combination of cost allocation, this under certain metric constraints such as temperature, heat dissipation, power consumption and surface occupied by the chip. The ultimate goal of this work is to propose a methodology for non-traditional, systematic and effective decision support design tools for multiprocessor system architects, from the phase of functional specification.