Le meilleur des cas pour l'ordonnancement de groupes : Un nouvel indicateur proactif-réactif pour l'ordonnancement sous incertitudes

Résumé : Cette thèse représente une étude d'un nouvel indicateur d'aide à la décision pour le problème d'ordonnancement d'ateliers de production sous présence d'incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d'opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d'ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d'ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l'ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l'atelier. Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l'accent sur l’intérêt de l'humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d'aide à la décision pour lecalcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l'ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d'évaluation permettant le calculer du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature,nous mettons l'accent sur l'utilité et la performance d'un tel indicateur dans un système d'aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine(IHM) adaptéeà l'ordonnancement de groupes et pilotéepar un système d'aide à la décision multicritères. L'implémentation de cette IHM sur un cas d'étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l'aideà la décision dans le contexte de l'ordonnancement sous incertitudes.
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Thèse
Sciences de l'ingénieur [physics]. Ecole Centrale de Nantes (ECN); Université de Tlemcen (Algérie), 2017. Français
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Contributeur : Zakaria Yahouni <>
Soumis le : jeudi 5 juillet 2018 - 10:11:35
Dernière modification le : lundi 20 août 2018 - 09:30:05
Document(s) archivé(s) le : lundi 1 octobre 2018 - 16:35:43

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Zakaria Yahouni. Le meilleur des cas pour l'ordonnancement de groupes : Un nouvel indicateur proactif-réactif pour l'ordonnancement sous incertitudes. Sciences de l'ingénieur [physics]. Ecole Centrale de Nantes (ECN); Université de Tlemcen (Algérie), 2017. Français. 〈tel-01830503〉

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