Une approche hybride basée sur la fouille de données pour découvrir de nouvelles règles de priorité pour le problème l'ordonnancement job-shop est présentée. Cette approche est basée sur la recherche de connaissances supposées être intégrés dans les solutions efficaces fournies par un module d'optimisation préalablement mis en oeuvre et utilisant la recherche tabou. L'objectif est de découvrir les principes directeurs de l'ordonnancement à l'aide de la fouille de données et donc d'obtenir un ensemble de règles capables d'obtenir des solutions efficaces pour un problème d'ordonnancement. Une structure basée sur fouille de données est présentée et mise en œuvre pour un problème de job shop avec comme objectifs le retard maximum et le retard moyen. Les résultats obtenus sont très prometteurs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00647353 |
| Date | 16 March 2011 |
| Creators | Shahzad, Atif |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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