Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des transports

• Main Author: Gacias, Bernat
• Language: fra
• Published: Université Paul Sabatier - Toulouse III 2010
• Subjects: [SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic; [SPI:AUTO] Sciences de l'ingénieur/Automatique / Robotique; Système d'aide à la décision; Problème de tournées de véhicules; Interface homme-machine; Inversion de modèle
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00554205; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/55/42/05/PDF/These_Bernat_GACIAS.pdf

Dans cette thèse, nous proposons d'aborder l'ordonnancement des transports par une approche interdisciplinaire. L'idée est d'intégrer les facteurs humains dans le système d'aide à la décision réalisé, de façon à ce que l'homme puisse agir sur la modélisation et la résolution du problème. Le système proposé doit offrir de la flexibilité, afin d'être capable de s'adapter aux nouvelles situations et aux changements, même si ceux-ci n'ont pas été prévus initialement par le concepteur du système. Pour atteindre l'objectif fixé, nous nous sommes notamment appuyé sur une analyse du domaine de travail (" Work Domain Analysis ") basée sur une hiérarchie d'abstraction des entités (physiques ou plus abstraites) manipulées dans ce type de problèmes. Nous avons proposé une architecture pour le système d'aide à la décision basée sur cette analyse du domaine et la programmation par contraintes. Nous avons également conçu, et intégré dans le système, des algorithmes dédiés et des méthodes de résolution basés sur le principe d'inversion de modèle. Enfin, nous avons proposé une architecture d'interfaces avec l'objectif d'assister efficacement l'opérateur humain dans la réalisation des différentes sous-tâches nécessaires à la résolution globale du problème. L'étude du sujet interdisciplinaire a été précédée d'une analyse focalisée sur la résolution de problèmes théoriques d'ordonnancement à machines parallèles avec contraintes de précédence et temps de préparation des machines entre opérations, utilisant des méthodes de recherche arborescente basée sur les divergences.