Download or read book Extension de l algorithme d optimisation par la colonie de fourmis pour la r solution d un probl me d ordonnancement industriel written by Marc Gravel and published by Québec : Faculté des sciences de l'administration de l'Université Laval, Direction de la recherche. This book was released on 2001 with total page 16 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Parall lisation d un algorithme d optimisation par colonies de fourmis pour la r solution d un probl me d ordonnancement industriel written by Pierre Delisle and published by . This book was released on 2002 with total page 280 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Mode de construction rebours dans un algorithme d optimisation par colonie de fourmis pour la minimisation du retard total written by Stefan Manuel Gomes Monteiro and published by . This book was released on 2010 with total page 188 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Algorithmes de fourmis Pareto pour r soudre un probl me d ordonnancement repr sentatif de contextes r els written by Annie LeBel and published by . This book was released on 2015 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ordonnancement multi-objectifs est un domaine de recherche fertile. Les entreprises de tous les secteurs d'activités sont appelées à résoudre des problèmes complexes, de grandes dimensions, souvent de nature combinatoire et généralement à plusieurs objectifs contradictoires ou non commensurables. Ces entreprises doivent alors être en mesure de traiter avec des problèmes multi-objectifs (PMO). Dans le domaine de l'ordonnancement, la machine unique est un problème classique. Toutefois, les hypothèses simplificatrices émises en théorie créent un écart entre la pratique et la théorie. Un des écarts régulièrement présent est la considération du temps de réglage entre les tâches indépendant de la séquence. Dit autrement, le temps de réglage est considéré comme négligeable en théorie. Cependant, cette simplification n'est pas représentative de la plupart des contextes réels. Différentes études présentent l'impact des temps de réglage sur les systèmes de production industrielle. La conséquence de minimiser les temps de réglage est l'amélioration des délais de livraison (Conner 2009; Panwalkar et al. 1973). Pour réduire les écarts entre la pratique et la théorie, plusieurs PMO traitant de la machine unique ont proposé d'ajouter des caractéristiques pour réduire cet écart, dont la machine unique multi-objectifs avec fenêtre d'échéance d'Arroyo et al (Arroyo et al. 2011) (MURMO). La résolution d'un PMO consiste à produire un ensemble de solutions de compromis entre les objectifs avec ou sans l'aide d'un décideur. Talbi (2009) propose une classification des méthodes de résolution qui comprend, par exemple, les approches Pareto. Ces dernières utilisent la dominance au sens Pareto (Edgeworth 1881; Pareto 1896) pour évaluer la qualité des solutions. Seules les solutions non-dominées sont conservées dans l'ensemble de solutions de compromis, aussi appelé ensemble de solutions Pareto-Optimal (PO). Parmi les méthodes de résolutions, les algorithmes évolutionnaires (AE) connaissent de bons résultats en uni-objectif. Schaffer (1985) et Goldberg (1989) proposent les premières méthodes de résolution multi-objectifs utilisant les AE. Plusieurs AE ont été adaptés pour résoudre un PMO, dont les plus grandes réussites: NSGA-II (Deb et al. 2000), PMSMO (Zinflou et al. 2008) et GISMOO (Zinflou et al. 2012). NSGA-II pose les fondements des AE Pareto en introduisant le concept d'assignation de performance. Cette assignation évalue la qualité d'une solution par rapport aux autres selon des facteurs de dominance et d'isolement. Le facteur de dominance évalue à quel point la solution domine les autres solutions d'un ensemble. Le facteur d'isolement évalue la densité des solutions qui entourent la solution estimée. Ce mémoire présente l'adaptation de trois AE Pareto de la littérature au problème MURMO. Cette adaptation permet de créer une banque de résultats de comparaison. Les AE Pareto sont, par la suite, comparés avec le seul algorithme connu qui résout le problème MURMO, le MOVNS3 (Arroyo et al. 2011). La littérature dénombre d'autres types de méthodes de résolution basées sur la construction d'une population de solutions plutôt que sur l'évolution de la population au travers de générations, tel que vu en AE. Il y a entre autres les algorithmes appartenant à la famille de l'optimisation par colonie de fourmi (OCF) qui connaissent aussi de bons résultats en uni-objectif et leur utilisation pour résoudre les PMO ne fait qu'augmenter. La revue de la littérature des algorithmes d'OCF Pareto démontre que peu d'algorithmes sont basés sur l' « ant colony system » (ACS) et que le nombre de colonies a un impact sur la conception de la méthode de résolution. Ce mémoire propose la comparaison entre une méthode multi-colonies et une méthode uni-colonie. Également, cette proposition démontre l'intérêt d'emprunter des concepts appartenant traditionnellement aux algorithmes évolutionnaires pour les adapter à d'autres algorithmes. La méthode multi-colonie est une adaptation pour le problème MURMO de l'algorithme proposé par Iredi et al (2001). Cet algorithme n'utilise pas d'assignation de performance des AE Pareto. L'algorithme d'OCF est basé sur un AS. Pour sa part, la méthode uni-colonie est représentée par la transposition de l'algorithme « genetic immune system for multiple objective optimization » (GISMOO) (Zinflou et al. 2012) vers un algorithme ACS. Cette transposition permet d'inclure l'assignation de performance dans l'algorithme d'OCF. Une comparaison équitable est proposée entre les méthodes multi-colonies et uni-colonie. Pour terminer, le mémoire présente une bonification de la transposition. Cette bonification a pour ambition d'améliorer les résultats de la méthode uni-colonie.
Download or read book Optimisation par colonies de fourmis written by Christine Solnon and published by Hermes Science Publications. This book was released on 2008 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation par colonies de fourmis s'inspire du comportement collectif des fourmis dans la nature pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoires. Initialement proposée pour résoudre le problème du voyageur de commerce, elle a été appliquée avec succès à un grand nombre de problèmes NP-difficiles. La programmation par contraintes permet de décrire des problèmes combinatoires de façon déclarative, la résolution de ces problèmes étant prise en charge par des algorithmes intégrés au langage. Cette vision de la programmation par contraintes montre les bénéfices de l'optimisation par colonies de fourmis de manière large et novatrice ainsi que ses connections avec les principales approches existantes pour la résolution de problèmes combinatoires. Didactique, Optimisation par colonies de fourmis dresse tout d'abord un panorama des diverses méthodes pour la résolution de problèmes combinatoires et présente ensuite l'optimisation par colonies de fourmis. Des chapitres applicatifs permettent une compréhension en profondeur de ce sujet novateur. [Source : 4ème de couv.]
Download or read book Approches hybrides pour la r solution d un probl me d ordonnancement industriel written by Aymen Sioud and published by . This book was released on 2011 with total page 444 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Ordonnancement dynamique dans les industries agroalimentaires written by Fatma Tangour Toumi and published by . This book was released on 2007 with total page 256 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nos travaux portent sur la résolution de problèmes d’optimisation en ordonnancement d’ateliers de production, et plus particulièrement ceux relatifs à l’ordonnancement dynamique dans les industries agroalimentaires. Les contraintes et les critères considérés sont spécifiques à ce type d’industrie qui présente certaines particularités, dues à la nature des produits manipulés et fabriqués, dont les durées de vie assez courtes. Ils concernent aussi le respect des dates de validité des composants primaires formant les opérations, des produits semi-finis et des produits finis. Les critères retenus sont aussi liés à ces particularités. On a distingué le coût des produits périmés, le coût du discount de distribution et la date de fin de l’ordonnancement, le makespan. Une méthode exacte et deux méthodes approchées ont été retenues et mises en œuvre, avec succès, pour les problèmes à une machine. La méthode exacte, branch & bound, est appliquée pour la minimisation de la fonction de coût total. Les algorithmes génétiques, dotés d’un nouveau codage et hybridés avec l’approche Pareto-optimale, sont proposés pour la recherche de la solution optimale et pour aider le décideur de prendre une décision. Les algorithmes d’optimisation par colonie de fourmis, constituant la deuxième méthode approchée, est un processus stochastique qui, malgré la difficulté de paramétrage de l’algorithme correspondant, nous a permis de construire des solutions, en ajoutant des composants aux solutions temporaires.
Download or read book Algorithme de fourmis avec apprentissage et comportement sp cialis s pour l ordonnancement de voitures written by Sara Morin and published by . This book was released on 2005 with total page 324 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book M taheuristiques hybrides pour la r solution du probl me d ordonnancement de voitures dans une cha ne d assemblage automobile written by and published by . This book was released on 2007 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La littérature scientifique propose une grande variété de stratégies pour la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire (POC). Ces problèmes sont d'une grande complexité et demandent des méthodes évoluées pour les résoudre. Les algorithmes exacts, comme la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) à l'aide de l'algorithme Branch and Bound (B & B), arrivent à trouver une solution optimale pour certaines instances de problèmes. Par contre, plus la taille du problème à résoudre est grande, plus ces algorithmes ont de la difficulté à en venir à bout. Les métaheuristiques représentent alors une alternative intéressante pour trouver une solution de qualité acceptable dans des délais très courts. Toutefois, il est impossible de garantir qu'une métaheuristique trouvera la solution optimale d'un problème. Parmi ces méthodes, on retrouve l'optimisation par colonies de fourmis (OCF), qui a su faire ses preuves pendant les dernières années pour la résolution de différents problèmes d'optimisation combinatoire. Une autre avenue consiste à créer des algorithmes hybrides. L'objectif principal de ce mémoire est de proposer trois algorithmes hybridant un OCF et la PLNE pour résoudre le problème d'ordonnancement de voitures (POV). Le POV est un POC qui consiste à déterminer dans quel ordre placer un ensemble de voitures à produire sur une chaîne d'assemblage en se soumettant à un ensemble de contraintes. On cherche parfois la séquence minimisant le nombre de conflits, où un conflit représente une surcharge de travail occasionnée à un poste particulier de l'atelier de montage par l'arrivée successive de plusieurs voitures similaires, ou encore minimisant le nombre de changements de couleurs à l'atelier de peinture. Pour simplifier le problème, on ne s'attardera qu'aux contraintes liées à l'atelier de montage où sont installées les différentes options des voitures. Cette version théorique du POV que l'on retrouve dans la littérature est une simplification du problème ind.
Download or read book Algorithme g n tique pour la r solution d une probl me d ordonnancement industriel written by Caroline Gagné and published by . This book was released on 1996 with total page 92 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book R solution de probl mes de partitionnement g n ralis par des m thodes d optimisation globale base de d placements stochastiques written by Safia Kedad Sidhoum and published by . This book was released on 1997 with total page 207 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'affectation de ressources à des activités compte parmi les sujets les plus vastes de l'optimisation combinatoire, de nombreux problèmes relèvent de cette thématique selon l'abstraction faite des entités ressources et activités, des contraintes imposées et des objectifs visés. L'ordonnancement de taches à machines parallèles sans relation avec contraintes additionnelles relève de cette problématique générale. Nous nous intéressons au problème de minimisation des temps de lancement dépendants de la séquence sous contraintes de capacité, de préaffectations des taches aux machines et de fenêtres de temps. Ce problème est modélisé sous forme de problème de partitionnement généralisé. Cette classe de problèmes considérée générale, découle d'une taxonomie que nous avons établie pour les problèmes d'optimisation combinatoire selon la caractéristique de répétitivité d'exécution de l'activité selon le formalisme des hypergraphes. Le problème défini est un problème NP-dur. L'existence d'une solution est liée au nombre de stabilité d'un graphe défini par des variables d'état et des relations d'exclusion binaires. Pour la résolution du problème d'optimisation, nous avons développé une heuristique parallèle en deux phases de construction et d'amélioration itérative. A l'issue de cette expérimentation et dans le souci d'élargir l'exploration du domaine de solutions, nous avons développé des méthodes d'optimisation globale à base de déplacements stochastiques à savoir une méthode de recherche tabou, une méthode de recuit simule, une méthode évolutionniste et des algorithmes génétiques à codages gray et binaire. Nous avons intégré ces modules dans un environnement d'études et d'expérimentation “LOOPS”. La résolution d'un ensemble de problèmes tests nous conduit à définir des tendances d'évolution qualitative permettant la mise en œuvre d'algorithmes hybrides. Une extension importante apportée au modèle est la prise en compte d'éléments stochastiques tels les pannes et les arrêts sur les machines.
Download or read book Application des algorithmes volutionnistes dans les probl mes d optimisation en ordonnancement de la production written by Khaled Mesghouni and published by . This book was released on 1999 with total page 125 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le problème d'ordonnancement des ateliers constitue sûrement pour les entreprises une des difficultés importantes de leur système de gestion et de conduite. En effet, c'est à ce niveau que doivent être prises en compte les caractéristiques réelles multiples et complexes des ateliers. Nous nous intéresserons dans ce travail aux problèmes d'ordonnancement de type job-shop flexible, ce sont des problèmes extrêmement difficiles à résoudre, ils appartiennent à la classe dite NP difficile, ils demandent un espace de recherche combinatoire et un traitement particulièrement complexe. Les méthodes exactes demandent un temps d'exécution considérable et/ou des formulations mathématiques complexes, particulièrement quand la taille du problème est importante. Toutefois, il existe des méthodes dites stochastiques telles que les algorithmes évolutionnistes qui donnent des résultats très proches de l'optimum. Nous proposons deux approches évolutionnistes originales pour résoudre les problèmes du type job-shop flexible. Ces derniers sont sujets à des contraintes diverses qu'il faut absolument respecter pour aboutir à une solution réalisable. La première approche est basée sur le premier codage dit codage parallèle des machines, le chromosome ainsi représente donne une information visible de la charge des machines et de la répartition des opérations sur ces dernières ce qui permet une utilisation efficace du parc de machines. L'utilisation des algorithmes à stratégie d'évolution passe par la mise au point d'une population de démarrage dite population initiale. Vu que cette population conditionne la convergence de notre algorithme, nous avons utilisé un processus hybride utilisant les différentes méthodes classiques pour générer une bonne première population. Dans la deuxième approche, nous proposons un deuxième codage qui intègre la majorité des contraintes du problème d'ordonnancement dans la conception même du chromosome, ceci nous permet de construire des opérateurs de croisement et du mutation sans avoir à intégrer des processus de corrections qui alourdiraient le temps de calcul. Les résultats des simulations que nous avons effectuées montrent bien la validité de nos approches, ainsi que leurs capacités à donner un ensemble de solutions réalisables et proches de l'optimum en un temps très court.
Download or read book La m moire dans les algorithmes colonie de fourmis written by Olivier Roux (informaticien).) and published by . This book was released on 2001 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce mémoire, nous présentons les méta-heuristiques inspirées du comportement des fourmis lors de la recherche de nourriture, les OCF. Nous confrontons ces méthodes face aux principales méta-heuristiques connues. Pour cela, nous proposons de nous placer sous le point de vue de l'utilisation de la mémoire et nous présentons taxinomie qui étends celle des AMP. Nous proposons deux nouvelles adaptations du modèle des fourmis. La première est l'algorithme ANTabu, il s'agit d'une méthode hybride pour la résolution du PAQ. Il associe l'utilisation des fourmis artificielles et d'une méthode de recherche locale robuste : la recherche tabou. Le parallélisme intrinsèque des systèmes de fourmis nous a amené à développer un modèle parallèle pour ANTabu. Cette méthode intègre également une puissante fonction de diversification et l'utilisation de bornes qui lui permettent d'éviter d'être piégé au niveau d'optima locaux. La seconde application développée est AP, cet algorithme est l'adaptation du modèle de coopération des fourmis à la programmation automatique. Son mécanisme de fonctionnement est simple, puisque à chaque itération on crée une nouvelle population en utilisant l'information emmagasinée par la phéromone. L'intérêt de cette gestion de l'information est qu'elle n'utilise pas de mécanismes complexes. Nous présentons cette méthode face à l'algorithme de base tel que Koza l'a défini.
Download or read book Contribution L Ordonnancement written by Asma Karray and published by Omniscriptum. This book was released on 2011-10 with total page 136 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nos travaux concernent la mise en oeuvre de m thodologies pour la r solution de probl mes d'ordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches, bas es sur les algorithmes g n tiques, sont propos es pour la r solution de probl mes d'ordonnancement multi-objectifs: les algorithmes g n tiques s quentiels (SGA), les algorithmes g n tiques parall les (PGA) et les algorithmes g n tiques parall les s quentiels (PSGA). Deux approches coop ratives multiobjectif en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des m taheuristiques de haut niveau, sont par la suite, propos es. Un algorithme volutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas ex cut s s quentiellement. Mots cl s: ordonnancement, optimisation, m taheuristiques, algorithmes g n tiques, recherche tabou, recuit simul , hybridation, ateliers une machine, agroalimentaires
Download or read book Algorithmes volutionnaires pour l ordonnancement industriel written by Arnaud Zinflou and published by . This book was released on 2008 with total page 570 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book M taheuristiques pour l ordonnancement monocrit re des ateliers de production written by JARBOUI Bassem and published by Lavoisier. This book was released on 2013-05-01 with total page 268 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Pour assurer une production de biens de qualité, de manière fiable et dans des délais maîtrisés, les organisations ont besoin d’outils d'exécution optimale de tâches tels que l’ordonnancement. Le succès des méthodologies de résolution des problèmes d’ordonnancement de production basées sur les métaheuristiques s’explique par leur capacité à fournir des solutions proches de l’optimum, dans des temps raisonnables. Cet ouvrage présente des exemples concrets d’applications des métaheuristiques pour la résolution des problèmes d’ordonnancement monocritère. Il expose notamment différents cas de problèmes de type flowshop, les job-shops flexibles, la production sur machines parallèles ou le problème d’ordonnancement avec des pénalités d’avance et de retard.
Download or read book Algorithmes de fourmis artificielles written by Nicolas Monmarché and published by . This book was released on 2004 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce travail de thèse, nous présentons les travaux s'inspirant des fourmis réelles pour la résolution de problèmes en informatique. Nous proposons deux approches supplémentaires de ces nouvelles inspirations biomimétiques. La première reprend certains travaux en classification non supervisée et étend ces principes dans plusieurs directions. L'algorithme anticlass développé à cette occasion est hybride dans le sens ou la recherche du nombre de classes est effectué par des fourmis artificielles et qu'un algorithme classique en classification, les centre mobiles est utilisé pour gommer les erreurs de classification inhérentes à une méthode stochastique telle que les fourmis artificielles. Après avoir souligné les ressemblances et differences entre les approches évolutionnaires et celles à base de population de fourmis et propose un modèle commun, nous nous inspirons de la stratégie de recherche de nourriture d'une espèce de fourmis (Pachycondyla Apicalis) pour résoudre des problèmes d'optimisation globale. L'apport de cette adaptation réside principalement dans sa simplicité. Nous appliquons l'algorithme qui en découle, appellé API, a des problèmes variés tels que l'optimisation de fonctions numériques, l'apprentissage de chaines de Markov cachées ou des poids d'un réseau de neurones artificiels, ou encore à un problème d'optimisation combinatoire classique : le problème du voyageur de commerce.
