Le système de fabrication des plaquettes de silicium (wafer) est la partie la plus complexe et la plus coûteuse du processus de fabrication des semi-conducteurs et son ordonnancement pour la production a un impact significatif sur la rentabilité économique. Le système d’outils Multi-cluster pour la fabrication de plaquettes est un système de type multi-boucles, largement utilisé dans la fabrication de plaquettes de 300 mm et 450 mm. Le problème d’ordonnancement dans ce système de production présente des caractéristiques pour les modèles de flux de plaquettes compliqué, des contraintes résidentielles strictes et des conflits de ressources à gérer, ce qui rend le problème très complexe. Dans cette thèse, l'outil multi-cluster est étudié et les recherches se concentrent principalement sur les caractéristiques des contraintes sur le temps de séjour, les contraintes sur les ressources utilisés et les flux plaquettes de silicium. Plus particulièrement, cette thèse traite trois problèmes d'ordonnancement: le problème d'ordonnancement cyclique unitaire pour un flux unique de plaquettes, le problème d'ordonnancement cyclique multi-unitaires dans un modèle de flux unique de plaquettes et le problème d'ordonnancement non-cyclique. Pour résoudre ces problèmes, des modèles robustes sont développés ainsi que certains algorithmes heuristiques efficaces sont construits pour atteindre les objectifs. L'objectif principal étant d'améliorer la performance des outils multi-cluster et d'augmenter le rendement des flux des plaquettes de silicium. Des tests de simulation et des analyses sont effectuées afin d’évaluer la performance des algorithmes proposés. Les résultats montrent la stabilité et l'efficacité de ces algorithmes. / Multi-cluster tool is a highly automated and costly wafer fabrication system with multi-loop coupling structure, and scheduling of such equipment directly affects the overall efficiency of semiconductor manufacturing enterprises. Multi-cluster tools scheduling problem has the features of large scale, complex wafer flow patterns, strict residency time constraints and intense resource conflict, which are significantly different from any other manufacturing system. Since the existing literatures have proved that most of the wafer fabrication systems scheduling problems are NP-hard, it’s difficult to obtain the optimal solution by using exact algorithms. Thus, how to develop an efficient heuristic algorithm to solve the multi-cluster tools scheduling problem attracts considerable attention both in academia and in industry. After reviewing the literatures, it is found that the research on the cyclic scheduling problem of multi-cluster tools rarely takes into account the characteristics of residency constraints. The scale of the object is limited to three single cluster tools, and the proposed scheduling methods are mostly mathematical programming and simple scheduling rules. Therefore, in this thesis, the multi-cluster tool is studied and our research mainly focuses on the characteristics of residency constraints, resource constraints and wafer flow patterns. Based on the descriptions of research domains, some solid models are developed for different scheduling problems and some efficient heuristic algorithms are constructed to realize the objectives. To deal with the problem, different approaches are proposed: A non-linear mixed-integer programming model, a two-stage = approximate-optimal scheduling algorithm, and a chaos-based particle swarm optimization-tabu search hybrid heuristic algorithm. Simulation experiments and analysis demonstrate the effectiveness of these algorithms. Results show the stability and efficiency of proposed algorithms.