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Sur l’ordonnancement d’ateliers job-shop flexibles et flow-shop en industries pharmaceutiques : optimisation par algorithmes génétiques et essaims particulaires / On flexible job-shop and pharmaceutical industries flow-shop schedulings by particle swarm and genetic algorithm optimization

Pour la résolution de problèmes d’ordonnancement d’ateliers de type flow-shop en industries pharmaceutiques et d’ateliers de type job-shop flexible, deux méthodes d’optimisation ont été développées : une méthode utilisant les algorithmes génétiques dotés d’un nouveau codage proposé et une méthode d’optimisation par essaim particulaire modifiée pour être exploitée dans le cas discret. Les critères retenus dans le cas de lignes de conditionnement considérées sont la minimisation des coûts de production ainsi que des coûts de non utilisation des machines pour les problèmes multi-objectifs relatifs aux industries pharmaceutiques et la minimisation du Makespan pour les problèmes mono-objectif des ateliers job-shop flexibles.Ces méthodes ont été appliquées à divers exemples d’ateliers de complexités distinctes pour illustrer leur mise en œuvre. L’étude comparative des résultats ainsi obtenus a montré que la méthode basée sur l’optimisation par essaim particulaire est plus efficace que celle des algorithmes génétiques, en termes de rapidité de la convergence et de l’approche de la solution optimale / For flexible job-shop and pharmaceutical flow-shop scheduling problems resolution, two optimization methods are considered: a genetic algorithm one using a new proposed coding and a particle swarm optimization one modified in order to be used in discrete cases.The criteria retained for the considered packaging lines in pharmaceutical industries multi-objective problems are production cost minimization and total stopping cost minimization. For the flexible job-shop scheduling problems treated, the criterion taken into account is Makespan minimization.These two methods have been applied to various work-shops with distinct complexities to show their efficiency.After comparison of these methods, the obtained results allowed us to notice the efficiency of the based particle swarm optimization method in terms of convergence and reaching optimal solution

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2009ECLI0007
Date03 July 2009
CreatorsBoukef, Hela
ContributorsEcole centrale de Lille, École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie), Borne, Pierre, Benrejeb, Mohamed
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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