Le contexte de notre travail s'intéresse à l'ordonnancement d'un atelier de type job shop. L'objectif de la thèse concerne l'élaboration d'une méthode de résolution aussi bien dans le cas classique d'un ordonnancement relatif à la production que dans le cas beaucoup moins étudié touchant l'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance. Les algorithmes génétiques ayant fait leur preuve dans le domaine aussi bien mono objectif que multiobjectif seront à la base de notre étude. Etude faite tout d'abord sur un problème classique de job shop noté J / / Cmax , en ne tenant pas compte des contraintes de disponibilité des machines, puis en introduisant dans un deuxième temps l'aspect de maintenance préventive ayant des objectifs parfois antagonistes avec la production et qui nécessite une résolution multiobjectif. Notre contribution comporte deux volets. Le premier volet prend appui sur les solutions générées par un algorithme génétique qui sont étudiées par des méthodes d'apprentissage. Méthodes qui seront resituées dans le processus d'Extraction de Connaissance à partir des Données (ECD). Dans un soucis de validation et de comparaison par rapport aux travaux faits dans la communauté, la démarche proposée a été élaborée sur un problème classique de type J / / Cmax et sur des benchmarks connus. Le deuxième volet propose un algorithme génétique Pareto optimal résolvant le problème d'ordonnancement conjoint de la production et de la maintenance au sein du job shop. Cet algorithme génétique génère des solutions Pareto optimales. Solutions que nous validerons par des bornes inférieures. Nous optons pour la maintenance préventive systématique pour l'appliquer dans l'atelier de job shop. L'une des difficultés majeures de ce type de maintenance est le choix des périodes d'interventions. Nous proposons dans ce cadre deux méthodes de choix de périodes systématiques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00260243 |
| Date | 16 December 2003 |
| Creators | Harrath, Youssef |
| Publisher | Université de Franche-Comté |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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