Planification et Ordonnancement en temps réel d’un Job shop en utilisant l’Intelligence Artificielle
Des informations générales:
Le niveau |
Magister |
Titre |
Planification et Ordonnancement en temps réel d’un Job shop en utilisant l’Intelligence Artificielle |
SPECIALITE |
Automatique Option : Modélisation et commande des systèmes |
Page de garde:
Sommaire:
Chapitre1: Ordonnancement des systèmes flexibles de production
GÉNÉRALITÉS SUR LES SYSTEMES DE PRODUCTION
1.1 Les systèmes de production.
1.1.1 Définitions
1.1.2 Décomposition du système de production.
1.2 Les systèmes flexibles de production.
1.2.1 La Flexibilité des systèmes de production.
1.2.3 La classification de systèmes flexibles de production
1.3 Les problèmes d’optimisation combinatoire.
1.4 Notions de complexité.
GÉNÉRALITÉS SUR L’ORDONNANCEMENT
1.5 L’ordonnancement
1.5.1 Les tâches
1.5.2 Les contraintes d’ordonnancement
1.5.3 Les ressources
1.5.4 Les objectifs d’ordonnancement
1.5.5 Les types d’ordonnancement
1.5.6 Les problèmes d’atelier multi-machines
1.5.6 Les méthodes de résolution des problèmes d’ordonnancement
1.5.6.1 Les méthodes exactes.
1.5.6.2 Les méthodes heuristiques
1.5.6.3 Les méthodes basées sur les techniques de l’intelligence artificielle.
1.5.7 Problématique de l’ordonnancement en Job Shop
1.5.8 L’ordonnancement en temps réel
1.6 Conclusion
Chapitre 2: Les algorithmes évolutionnaires
2.1 Généralités sur l’approche évolutionnaire
2.2 Les catégories principales d’algorithmes évolutionnaires
2.3 L’intensification/diversification
2.4 Présentation des algorithmes génétiques.
2.4.1 Les étapes de l’algorithme génétique
2.5 Généralité sur l’algorithme mémétique avec gestion de population.
2.5.1. Algorithmes mémétiques
2.5.2 Principe des méthodes de recherche locale
2.5.2.1 Méthodes de descente
2.5.3 Gestion de population: (Population management)
2.5.4 Principe du MA/PM
2.6 La recherche dispersée (Scatter Search)
2.6.1 La différence entre l’algorithme génétique et la recherche dispersée.
2.6.2 L’algorithme de la recherche dispersée
2.6.3 Gestion de la population et l’ensemble de référence.
2.6.4 Méthode de génération de diversification
2.6.5 Mise à jour de l’ensemble de référence
2.6.6 Méthodes de combinaison par l’application des opérateurs génétiques.
2.6.7 L’algorithme général
2.7 Conclusion
Chapitre 3: Apport des algorithmes évolutionnaires pour l’ordonnancement d’un FMS 40
3.1 Présentation du modèle FMS étudié.
3.2 Les algorithmes des métaheuristiques.
3.3 Adaptation des métaheuristiques pour la résolution de notre problème
3.3.1 Chromosomes et évaluation.
3.3.2 La fonction objectif
3.3.3 Sélection des parents et croisement
3.3.4 Les méthodes de recherche locale
3.3.5 La gestion de population
3.3.6 La mutation
3.3.7 L’algorithme mémétique avec gestion de population
3.3.8 La rechercher dispersée (scatter search)
3.4 Analyse de sensibilité
3.4.1 Sensibilité par rapport à la taille de la population pour la recherche dispersée.
3.4.2 Sensibilité par rapport au paramètre de diversité pour MA/PG
3.5 Etude comparative sans introduction de pannes.
3.5.1 Taux de production
3.5.2 Le temps de cycle
3.5.3 Les en-cours.
3.5.4 Taux d’utilisation de l’AGV
3.5.5 Taux d’utilisation des machines
3.6 Etude comparative avec introduction de pannes
3.6.1 Le taux de production.
3.6.2 Le temps de cycle
3.6.3 Les en-cours.
3.6.4 Le taux d’utilisation de l’AGV
3.6.5 Le taux d’utilisation des machines.
3.7 Conclusion
GÉNÉRALITÉS SUR LES SYSTEMES DE PRODUCTION
1.1 Les systèmes de production.
1.1.1 Définitions
1.1.2 Décomposition du système de production.
1.2 Les systèmes flexibles de production.
1.2.1 La Flexibilité des systèmes de production.
1.2.3 La classification de systèmes flexibles de production
1.3 Les problèmes d’optimisation combinatoire.
1.4 Notions de complexité.
GÉNÉRALITÉS SUR L’ORDONNANCEMENT
1.5 L’ordonnancement
1.5.1 Les tâches
1.5.2 Les contraintes d’ordonnancement
1.5.3 Les ressources
1.5.4 Les objectifs d’ordonnancement
1.5.5 Les types d’ordonnancement
1.5.6 Les problèmes d’atelier multi-machines
1.5.6 Les méthodes de résolution des problèmes d’ordonnancement
1.5.6.1 Les méthodes exactes.
1.5.6.2 Les méthodes heuristiques
1.5.6.3 Les méthodes basées sur les techniques de l’intelligence artificielle.
1.5.7 Problématique de l’ordonnancement en Job Shop
1.5.8 L’ordonnancement en temps réel
1.6 Conclusion
Chapitre 2: Les algorithmes évolutionnaires
2.1 Généralités sur l’approche évolutionnaire
2.2 Les catégories principales d’algorithmes évolutionnaires
2.3 L’intensification/diversification
2.4 Présentation des algorithmes génétiques.
2.4.1 Les étapes de l’algorithme génétique
2.5 Généralité sur l’algorithme mémétique avec gestion de population.
2.5.1. Algorithmes mémétiques
2.5.2 Principe des méthodes de recherche locale
2.5.2.1 Méthodes de descente
2.5.3 Gestion de population: (Population management)
2.5.4 Principe du MA/PM
2.6 La recherche dispersée (Scatter Search)
2.6.1 La différence entre l’algorithme génétique et la recherche dispersée.
2.6.2 L’algorithme de la recherche dispersée
2.6.3 Gestion de la population et l’ensemble de référence.
2.6.4 Méthode de génération de diversification
2.6.5 Mise à jour de l’ensemble de référence
2.6.6 Méthodes de combinaison par l’application des opérateurs génétiques.
2.6.7 L’algorithme général
2.7 Conclusion
Chapitre 3: Apport des algorithmes évolutionnaires pour l’ordonnancement d’un FMS 40
3.1 Présentation du modèle FMS étudié.
3.2 Les algorithmes des métaheuristiques.
3.3 Adaptation des métaheuristiques pour la résolution de notre problème
3.3.1 Chromosomes et évaluation.
3.3.2 La fonction objectif
3.3.3 Sélection des parents et croisement
3.3.4 Les méthodes de recherche locale
3.3.5 La gestion de population
3.3.6 La mutation
3.3.7 L’algorithme mémétique avec gestion de population
3.3.8 La rechercher dispersée (scatter search)
3.4 Analyse de sensibilité
3.4.1 Sensibilité par rapport à la taille de la population pour la recherche dispersée.
3.4.2 Sensibilité par rapport au paramètre de diversité pour MA/PG
3.5 Etude comparative sans introduction de pannes.
3.5.1 Taux de production
3.5.2 Le temps de cycle
3.5.3 Les en-cours.
3.5.4 Taux d’utilisation de l’AGV
3.5.5 Taux d’utilisation des machines
3.6 Etude comparative avec introduction de pannes
3.6.1 Le taux de production.
3.6.2 Le temps de cycle
3.6.3 Les en-cours.
3.6.4 Le taux d’utilisation de l’AGV
3.6.5 Le taux d’utilisation des machines.
3.7 Conclusion
Télécharger:
Pour plus de
sources et références universitaires
(mémoires, thèses et articles
), consultez notre site principal.