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Contribution À l'Ordonnancement
ISBN-13: 9786131599286 / Francuski / Miękka / 2018 / 136 str.
Nos travaux concernent la mise en oeuvre de mA(c)thodologies pour la rA(c)solution de problA]mes d'ordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches, basA(c)es sur les algorithmes gA(c)nA(c)tiques, sont proposA(c)es pour la rA(c)solution de problA]mes d'ordonnancement multi-objectifs: les algorithmes gA(c)nA(c)tiques sA(c)quentiels (SGA), les algorithmes gA(c)nA(c)tiques parallA]les (PGA) et les algorithmes gA(c)nA(c)tiques parallA]les sA(c)quentiels (PSGA). Deux approches coopA(c)ratives multiobjectif en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des mA(c)taheuristiques de haut niveau, sont par la suite, proposA(c)es. Un algorithme A(c)volutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas exA(c)cutA(c)s sA(c)quentiellement. Mots clA(c)s: ordonnancement, optimisation, mA(c)taheuristiques, algorithmes gA(c)nA(c)tiques, recherche tabou, recuit simulA(c), hybridation, ateliers A une machine, agroalimentaires
Nos travaux concernent la mise en œuvre de méthodologies pour la résolution de problèmes dordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches, basées sur les algorithmes génétiques, sont proposées pour la résolution de problèmes dordonnancement multi-objectifs : les algorithmes génétiques séquentiels (SGA), les algorithmes génétiques parallèles (PGA) et les algorithmes génétiques parallèles séquentiels (PSGA). Deux approches coopératives multiobjectif en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des métaheuristiques de haut niveau, sont par la suite, proposées. Un algorithme évolutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas exécutés séquentiellement. Mots clés: ordonnancement, optimisation, métaheuristiques, algorithmes génétiques, recherche tabou, recuit simulé, hybridation, ateliers à une machine, agroalimentaires
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