Proposition d’une heuristique efficace pour l’ordonnancement des machines parallèles
Benjamin VINCENT, LIMOS UMR 6158
Nos travaux portent sur la résolution du problème d’ordonnancement sur machines parallèles identiques où chaque machine est limitée à une tache à la fois. Une heuristique basée sur la méthode du recuit simulé a été développée. Cette heuristique utilise, en particulier, des règles de dominance connues sur le problème traité et classiquement utilisées par des méthodes exactes et en particulier par des algorithmes de Branch And Bound (BAB). Des instances fournies par la littérature ont été utilisées afin d’évaluer l’heuristique proposée. Les résultats montrent l’efficacité de l’heuristique qui trouve la solution optimale dans 38% des instances testées.
Proposition d’une métaheuristique pour le Job Shop flexible
Damien LAMY, LIMOS UMR 6158
Aujourd’hui, dans les systèmes de productions, il est fréquent de trouver des machines récentes et plus efficaces aux cotés de machines anciennes mais toujours utilisables, de sortes que les opérations peuvent être effectués sur un ensemble de ressources. Dans ce contexte, repartir les charges sur l’ensemble des ressources afin d’optimiser les temps de production devient un objectif important. De nombreux articles, pour la plupart récents, traitent d’un problème difficile qu’est le Job-shop Flexible, et qui modélise de nombreux systèmes de productions en prenant en considération les aspects ordonnancement et affectation. La plupart des métaheuristiques utilisées pour ce problème sont des méthodes à populations, nous souhaitons donc trouver des méthodes basées sur l’exploration de voisinage pour ce problème.
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