Optimisation de l'ordonnancement cellulaire avec métaheuristiques

• Main Author: Ben Mosbah, Abdallah
• Format: Others
• Published: École de technologie supérieure 2011
• Online Access: http://espace.etsmtl.ca/670/1/BEN_MOSBAH_Abdallah.pdf; http://espace.etsmtl.ca/670/6/BEN_MOSBAH_Abdallah%2Dweb.pdf

Un système de production cellulaire est une structure basé sur le concept de technologie de groupe. Les avantages majeurs d’un système de production cellulaire sont les faibles coûts de manutention, le temps de mise en oeuvre et de production. Ce travail consiste à résoudre des problèmes d’ordonnancement cellulaire avec des éléments exceptionnels. Cependant, avant de traiter un problème d’ordonnancement cellulaire, nous devons d’abord résoudre le problème de sélection du routage de fabrication optimal ainsi que le problème de regroupement cellulaire. Le problème de sélection du routage optimal consiste à déterminer le meilleur routage tout en minimisant le coût de production en tenant en considération le volume de production, les alternatives associées au processus de mise en production, ainsi que la disponibilité et la capacité des machines. Le problème de regroupement cellulaire à base binaire est considéré comme l’un des problèmes d’optimisation combinatoire de classe NP-difficile. La formation des cellules de production est constituée à partir d’une matrice binaire appelée matrice binaire incidente initiale. Dans ce travail nous proposons deux algorithmes pour résoudre le problème de regroupement cellulaire, le premier algorithme est le recuit simulé, le deuxième est l’algorithme du grand déluge. Le problème d’ordonnancement cellulaire est également classé parmi les problèmes d’optimisation combinatoire de classe NP-difficile. En outre, en raison du temps limité disponible pour la prise des décisions, l'efficacité de calcul est plus critique. Pour cette fin, nous proposons une approche basée sur le grand déluge étendu pour résoudre le problème d’ordonnancement cellulaire en tenant compte des éléments exceptionnels. Par la suite, nous proposons une méthode pour améliorer les solutions trouvées.