Étude comparative des techniques de résolution d'ordonnancement Job-Shop
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Date
2023
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Publisher
ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA - (Ex ESTI)
Abstract
Le problème d’ordonnancement Job-Shop (JSP) est un défi majeur dans le domaine de la gestion de la production. Il implique la planification efficace de l’ordre d’exécution des opérations sur différentes machines pour minimiser le temps total de production. Cependant, le JSP présente plusieurs contraintes complexes telles que les dépendances entre les tâches, les ressources limitées et les temps de configuration. Par conséquent, il est nécessaire d’explorer différentes méthodes de résolution pour trouver des solutions optimales ou proches de l’optimum. Ce projet de fin d’études se concentre sur l’utilisation des méthodes de résolution des problèmes d’ordonnancement de type Job-Shop et vise à démontrer leurs efficacités. Différentes approches sont étudiées, y compris les approches exactes telles que la programmation par contraintes, les méthodes heuristiques et les méta-heuristiques, telles que la recherche tabou, les algorithmes génétiques, les colonies de fourmis et l’optimisation par essaim de particules. Les résultats ont démontré que les performances des différentes méthodes de résolution dépendent de la taille du problème. Les approches exactes sont plus adaptées pour des problèmes de petite à moyenne taille, où elles peuvent fournir des solutions optimales, mais elles sont confrontées à des limitations en termes d’évolutivité. En revanche, les méthodes heuristiques et méta-heuristiques sont plus appropriées pour des problèmes de grande taille, car elles offrent des solutions rapides, même si elles peuvent être légèrement sous-optimales.